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基于支持向量机的离心泵初生空化监测: 收藏
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引用; 《排灌机械工程学报》2021年第9期39卷 884-889页; 作者：叶韬司乔瑞申纯浩杨松袁寿其江苏大学国家水泵及系统工程技术研究中心江苏镇江212013 中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室四川成都610213; 为利用机器学习的方法对离心泵运行状态进行监测,于离心泵发生空化故障前对离心泵初生空化状态做出判断,从而为离心泵运行状态在线监测提供一定的技术参考.针对基于支持向量机(SVM)的离心泵初生空化监测进行研究,采集离心泵运行振动信号...; 为利用机器学习的方法对离心泵运行状态进行监测,于离心泵发生空化故障前对离心泵初生空化状态做出判断,从而为离心泵运行状态在线监测提供一定的技术参考.针对基于支持向量机(SVM)的离心泵初生空化监测进行研究,采集离心泵运行振动信号,分析并选取均值、标准偏差、偏度、峭度等特征为特征向量训练模型,同时采用网格寻参与K-CV交叉验证的方式寻找最优组合参数.研究结果表明:网格寻优与交叉验证结合的方式能较好地寻找到最优参数;选取单一特征训练模型情况下,标准偏差的平均识别率最高,识别准确率为94.58%,以标准偏差、偏度、峭度两两组合的特征训练模型的平均识别率达到90.00%以上;该方法对离心泵初生空化识别具有较高准确率,具有一定鲁棒性,有较好的实用价值.; 来源：详细信息评论

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