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电子发烧友网>电子资料下载>电子论文>机电一体化技术论文>基于KPCA-SVM的柴油机状态识别方法

基于KPCA-SVM的柴油机状态识别方法

2011-10-10 | pdf | 655 KB | 次下载 | 免费

资料介绍

 

为了有效地对柴油机的运行状态进行状态识别, 根据柴油机的特征信息和识别的特点, 研究了基于核主元分析(KPCA ) 和支持向量机(SVM ) 进行柴油机状态识别的故障诊断方法。首先, 对柴油机进行特征提取, 构成一个特征向量。然后对其进行核主元分析, 计算得到能反映设备状态的特征向量, 有效去除信息的冗余。最后, 将得到的特征向量进行支持向量机的训练学习, 识别柴油机的状态。通过实验室柴油机燃烧系统不同运行态下的识别分析, 验证了此方法的可行性和实用性。
柴油机 KPCA-SVM
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