基于改进支持向量机方法的汽轮机故障诊断研究

被引：7

作者：

张鸿雁

机构：

[1] 哈尔滨汽轮机厂有限责任公司

来源：

煤矿机械 | 2008年 / 07期

关键词：

支持向量机; 故障诊断; 汽轮发电机组; 模式识别;

D O I：

10.13436/j.mkjx.2008.07.074

中图分类号：

TM621.3 [发电设备];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对汽轮机故障诊断问题,在分析比较支持向量机"一对多"和"一对一"多分类算法的基础上,构建改进的串行支持向量机多分类方法,并依据该算法建立了多故障分类器,将其应用于典型的汽轮机故障诊断,仿真实验结果证明了该方法的有效性。

引用

页码：197 / 199

页数：3

共 6 条

[1] 基于支持向量机的多故障分类器及应用 [J].

张周锁 ;

李凌均 ;

何正嘉 .

机械科学与技术, 2004, (05) :536-538+601

[2] 基于多类支持向量机的汽轮发电机组故障诊断 [J].

翟永杰 ;

王东风 ;

韩璞 .

动力工程, 2003, (05) :2694-2698

[3] 基于SVM的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用 [J].

马笑潇 ;

黄席樾 ;

柴毅 ;

不详 .

控制与决策 , 2003, (03) :272-276+284

[4] 汽轮发电机组振动故障诊断系统自学习的研究 [J].

戈志华 ;

牛玉广 ;

李如翔 ;

宋之平 .

中国电机工程学报, 2000, (05) :77-80

[5] 关于统计学习理论与支持向量机 [J].

张学工 .

自动化学报, 2000, (01) :36-46

[6]

汽轮机组故障诊断技术[M]. 中国电力出版社 , 李录平编著, 2002

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