【摘 要】
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针对矿井提升机制动系统故障样本少难以准确诊断,提出支持向量机（SVM）的故障诊断方法。为了解决支持向量机参数选择困难和其对于故障诊断的影响,提出利用粒子群优化算法（PSO）对支
【机 构】
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太原理工大学机械工程学院,煤矿综采装备山西省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51475318)
论文部分内容阅读
针对矿井提升机制动系统故障样本少难以准确诊断,提出支持向量机（SVM）的故障诊断方法。为了解决支持向量机参数选择困难和其对于故障诊断的影响,提出利用粒子群优化算法（PSO）对支持向量机的参数进行优化,提高提升机故障诊断分类的准确率。利用组态王进行数据的采集,并且将采集的数据通过数据库传输到网页监测画面实现远程监测。实验结果显示,该故障诊断方法的故障分类准确率很高,响应速度快,并且可以实现网页监控画面和故障诊断所需数据实现共享。
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