【摘 要】
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提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型.该模型利用遗传编程对传统的时域指标进行特征选择和提取,得到更能反映信号本质的特征,与其他特征组合后作为识别特征输
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提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型.该模型利用遗传编程对传统的时域指标进行特征选择和提取,得到更能反映信号本质的特征,与其他特征组合后作为识别特征输入多类支持向量机,实现了对机器不同类型故障的识别.实验结果表明,同传统时域指标相比,经过遗传编程选择和提取的特征对轴承的故障具有更好的识别能力,进而提高了多类支持向量机的分类准确性.
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