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基于SVDD的多设备故障源识别定位方法研究
1
作者
崔立林
朱海潮
+2 位作者
章林柯
何琳
周军伟
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2010年第5期137-140,148,共5页
对由多个设备组成的系统,检测的快速性和面临的小样本限制是进行声学故障源识别通常要考虑的两个重要问题。本文以线谱增强类声学故障为研究对象,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的故障源识别定位方法。该方法依据正常样本建立数...
对由多个设备组成的系统,检测的快速性和面临的小样本限制是进行声学故障源识别通常要考虑的两个重要问题。本文以线谱增强类声学故障为研究对象,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的故障源识别定位方法。该方法依据正常样本建立数据描述模板,对线谱增强类声学故障的出现进行识别,然后通过与各个设备上测得的传感器信号联合分析,实现故障设备的准确定位。实验结果表明该方法具有较好的工程应用性。
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关键词
振动与波
故障源识别定位
支持向量数据描述
线谱增强
小样本
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职称材料
题名
基于SVDD的多设备故障源识别定位方法研究
1
作者
崔立林
朱海潮
章林柯
何琳
周军伟
机构
海军工程大学振动与噪声研究所
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2010年第5期137-140,148,共5页
基金
国家自然科学基金(基金编号:50775218)
文摘
对由多个设备组成的系统,检测的快速性和面临的小样本限制是进行声学故障源识别通常要考虑的两个重要问题。本文以线谱增强类声学故障为研究对象,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的故障源识别定位方法。该方法依据正常样本建立数据描述模板,对线谱增强类声学故障的出现进行识别,然后通过与各个设备上测得的传感器信号联合分析,实现故障设备的准确定位。实验结果表明该方法具有较好的工程应用性。
关键词
振动与波
故障源识别定位
支持向量数据描述
线谱增强
小样本
Keywords
vibration and wave
fault sources identification and localization
support vector data description
line spectrum power increase
small sample
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVDD的多设备故障源识别定位方法研究
崔立林
朱海潮
章林柯
何琳
周军伟
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2010
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