本文主要研究内容
作者高升,吴亦农,蒋珍华（2019）在《基于小波包变换和支持向量机的制冷机动静碰摩故障部位识别研究》一文中研究指出：制冷机在红外遥感领域发挥着极其重要的作用,如果出现故障直接影响探测器的正常工作以及性能,因此,制冷机智能故障诊断具有重要的意义.针对制冷机出现的碰摩故障,提出了一种基于小波包变换、遗传算法、支持向量机的智能故障诊断方法.首先对振动信号做小波变换及时域特征提取组成特征集.利用距离评价技术从特征集中选择敏感特征.利用遗传算法优化支持向量机参数.将特征值输入到优化好的支持向量机中,自动识别机器运行状态.开展制冷机故障模拟实验,结果表明,该方法最终识别准确率达95%,能有效识别制冷机碰摩故障部位.
Abstract
zhi leng ji zai gong wai yao gan ling yu fa hui zhao ji ji chong yao de zuo yong ,ru guo chu xian gu zhang zhi jie ying xiang tan ce qi de zheng chang gong zuo yi ji xing neng ,yin ci ,zhi leng ji zhi neng gu zhang zhen duan ju you chong yao de yi yi .zhen dui zhi leng ji chu xian de peng ma gu zhang ,di chu le yi chong ji yu xiao bo bao bian huan 、wei chuan suan fa 、zhi chi xiang liang ji de zhi neng gu zhang zhen duan fang fa .shou xian dui zhen dong xin hao zuo xiao bo bian huan ji shi yu te zheng di qu zu cheng te zheng ji .li yong ju li ping jia ji shu cong te zheng ji zhong shua ze min gan te zheng .li yong wei chuan suan fa you hua zhi chi xiang liang ji can shu .jiang te zheng zhi shu ru dao you hua hao de zhi chi xiang liang ji zhong ,zi dong shi bie ji qi yun hang zhuang tai .kai zhan zhi leng ji gu zhang mo ni shi yan ,jie guo biao ming ,gai fang fa zui zhong shi bie zhun que lv da 95%,neng you xiao shi bie zhi leng ji peng ma gu zhang bu wei .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自红外与毫米波学报的高升,吴亦农,蒋珍华，发表于刊物红外与毫米波学报2019年05期论文，是一篇关于振动信号论文,小波包论文,支持向量机论文,距离评估技术论文,遗传算法论文,碰摩故障论文,模式识别论文,红外与毫米波学报2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自红外与毫米波学报2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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