基于核主成分分析及支持向量机的水轮机叶片裂纹源定位

摘要：

结合核主成分分析(KPCA)以及支持向量机对水轮机转轮叶片裂纹源的声发射信号进行定位.结果表明,利用核主成分分析提取的特征参数进行定位的精度高于原始参数的定位精度,即输入9个特征参数时,支持向量机在叶片区域的识别率为100%,在裂纹源对焊缝距离的支持向量回归分析中的最大误差为20 cm.因而结合KPCA和支持向量机对复杂的大尺寸结构进行定位是一种较好的方法,既减少了输入信号的维数,又提高了定位精度.

关键词：支持向量机、核主成分分析、源定位、声发射

所属期刊栏目：29

分类号：TK733+.1;TP18(水能、水力机械)

资助基金：国家自然科学基金项目50465002;湖南省重点学科建设项目;长沙理工大学重点学科建设项目资助08-007;长沙理工大学人才引进基金

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：226-229