10.3969/j.issn.1000-3932.2020.02.009
基于HMM-SVM模型的捣固车液压系统故障诊断方法
针对捣固车在工作过程中易出现液压系统故障的问题,提出采用隐马尔科夫(HMM)优化支持向量机(SVM)的捣固车液压系统故障诊断模型HMM-SVM.首先采用HMM将收集到的捣固车液压系统振动信号进行简单的处理,再与液压系统各状态进行匹配,形成一个特征向量值输入到SVM,再经SVM进行故障识别分类.实验结果表明:HMM-SVM模型在捣固车液压系统故障诊断的准确精度在90％以上,比单独使用HMM模型或SVM进行故障诊断更加高效.
故障诊断、捣固车、液压系统、隐马尔科夫、支持向量机、优化
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TH137
国家自然科学基金项目61263023
2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
143-147,164
