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  1. 基于KICA-SVM的矿用主要通风机故障诊断

  2. 利用核独立成分分析(KICA)处理矿用主要通风机的振动信号,分离出具有特征信息的独立分量。提取特征向量再利用支持向量机(SVM)对矿用主要通风机的故障状态进行模式识别。通过实验比较表明,该方法明显提高了故障状态的识别率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：220160
    • 提供者：weixin_38587005