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基于光譜分析和SVM的綜合傳動(dòng)故障診斷研究
摘要：油液光譜分析是研究綜合傳動(dòng)運(yùn)行狀態(tài)的重要方法,文章以油液光譜分析數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用支持向量機(jī)(support vector machine,SVM),建立了一種多輸出最小二乘支持向量回歸方法.利用多輸出最小二乘支持向量回歸方法對(duì)兩臺(tái)綜合傳動(dòng)光譜油液分析數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究分析.研究表明,此方法得到的回歸數(shù)據(jù)對(duì)1號(hào)綜合傳動(dòng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)具有良好的逼近效果,對(duì)2號(hào)綜合傳動(dòng)油液光譜分析數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)具有較高的準(zhǔn)確性.通過與2號(hào)綜合傳動(dòng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)了故障信息,并確定了故障部位.試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)于發(fā)現(xiàn)故障隱患,判斷故障部位具有重要實(shí)際意義. 作者： 張英鋒[1]馬彪[2]張金樂[2]陳漫[2]范昱珩[3]李文昌[4] Author： ZHANG Ying-feng[1] MA Biao[2] ZHANG Jin-le[2] CHEN Man[2] FAN Yu-heng[3] LI Wen-chang[4] 作者單位： 北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院,北京100081;軍事交通學(xué)院汽車工程系,天津300161北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院,北京,100081中國(guó)兵器科學(xué)研究院,北京,100089江麓機(jī)電科技有限公司技術(shù)中心,湖南湘潭,411100 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2010, 30(6) 分類號(hào)： U463.2 關(guān)鍵詞： 光譜分析 支持向量機(jī) 綜合傳動(dòng) 故障診斷 機(jī)標(biāo)分類號(hào)： TP1 TK4 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 油液光譜分析 SVM 綜合傳動(dòng) 故障部位 診斷研究 Spectrometric Analysis Based Diagnosis of Fault 支持向量機(jī) 光譜分析數(shù)據(jù) 回歸方法 最小二乘 試驗(yàn)數(shù)據(jù) 多輸出 運(yùn)行狀態(tài) 試驗(yàn)結(jié)果 實(shí)際意義 故障隱患 故障信息 基金項(xiàng)目： 國(guó)防十一五預(yù)先研究項(xiàng)目，高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃項(xiàng)目，總裝十一五預(yù)研項(xiàng)目《基于光譜分析和SVM的綜合傳動(dòng)故障診斷研究.doc》
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【基于光譜分析和SVM的綜合傳動(dòng)故障診斷研究】相關(guān)文章：
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