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10.3969/j.issn.1001-3881.2012.12.008

最小二乘支持向量机在电梯故障诊断中的应用

引用
针对电梯故障诊断中特征提取困难和故障样本数量少问题,提出了应用小波包分解和最小支持向量机(LS-SVM)相结合进行电梯急停智能故障诊断的方法.借助小波包分解,该方法首先提取电梯轿厢振动信号作为特征向量,然后利用LS-SVM分类模型对故障进行辩识.实验证明,小波包与LS-SVM相融合的故障诊断与识别技术可发挥两者的优势,该方法对电梯急停故障的诊断具有较好的诊断效果.

故障诊断、特征提取、最小二乘支持向量机、小波包、电梯

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TH-39

Key projects of Department of Education of Xinjiang Uygur Autonomous Region of ChinaID:XJEDU2010107;Ministry of Science and Technology Innovation Fund of ChinaID:11C26216506453

2012-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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机床与液压

1001-3881

44-1259/TH

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2012,40(12)

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