基于小波-支持向量机的矿用通风机故障诊断
荆双喜
华伟
1.河南理工大学,机械与动力工程学院,河南,焦作,4540032.河南理工大学,机械与动力工程学院,河南,焦作,454003
摘要：运用小波包频道能量分解技术提取了不同频带反映矿用通风机不同工作状态的特征向量,以此作为支持向量机多故障分类器的故障样本,经训练的分类器作为故障智能分类器可对通风机的工作状态进行自动识别和诊断.并以不对中故障为例,进行了实用验证.研究结果表明,支持向量机在小样本情况下仍能准确、有效地对通风机的工作状态和故障类型进行分类.
关键词：小波包支持向量机通风机故障诊断
分类号：TD4(矿山机械)
资助基金：河南省科技攻关项目(0424260115)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 98-102 )
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