基于改进BFA的旋转机械故障诊断核参数优选研究

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旋转机械是现代工业生产中的核心设备,开展旋转机械故障诊断技术研究,对于确保此类设备安全、高效运行,避免巨大的经济损失和灾难性事故的发生,具有极大的经济、社会意义,同时也是对机械设备状态监测与故障诊断技术的丰富与发展。论文以旋转机械为对象,开展基于典型核方法——核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断方法与技术研究,针对KPCA、SVM性能受核函数及其参数影响很大
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