| 基于独立成分分析和支持向量机的交流电机故障诊断 |
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| 引用本文： | 陈特放,邹修铁,石英春.基于独立成分分析和支持向量机的交流电机故障诊断[J].机车电传动,2008(1):48-51. |
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| 作者姓名： | 陈特放 邹修铁 石英春 |
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| 作者单位： | 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075 |
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| 摘 要： | 研究了一种结合独立成分分析和支持向量机的方法在交流电机故障诊断中的应用.首先通过检测各种电机振动和定子电流信号得到数据,利用独立成分分析对交流电机原始数据进行特征提取和压缩;主成分分析也同时应用于独立成分分析特征提取过程中,在完成故障识别时应用了支持向量机技术,采用的是连续最小优化算法和基于支持向量机分类的多类统计分类方法.同时分类过程选择了典型的核函数,以达到诊断电机故障的目的.试验分析的结果表明,该方法是一种简单而有效的方法.
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| 关 键 词： | 故障诊断 独立成分分析(ICA) 支持向量机(SVM) 特征提取 振动信号 |
| 文章编号： | 1000-128X（2008）01-0048-04 |
| 收稿时间： | 2007-07-19 |
| 修稿时间： | 2007年7月19日 |
Fault Diagnosis of Induction Motors Based on Independent Component Analysis and Support Vector Machine |
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| CHEN Te-fang,ZOU Xiu-tie,SHI Ying-chun.Fault Diagnosis of Induction Motors Based on Independent Component Analysis and Support Vector Machine[J].Electric Drive For Locomotive,2008(1):48-51. |
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| Authors: | CHEN Te-fang ZOU Xiu-tie SHI Ying-chun |
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