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基于鲁棒多元LS-SVM的齿轮箱故障诊断方法
作者姓名:王素兰  端木京顺  丛伟
作者单位:1.西京学院艺术学院;2.空军工程大学工程学院
摘    要:多元LS-SVM算法可以直接用于多分类模式识别问题,通过对该算法的误差变量进行加权,消除了训练样本中异常值或非高斯噪声的影响,增强了多元LS-SVM算法的鲁棒性。然后,利用改进算法建立特征向量与故障模式之间的映射关系,得到齿轮箱故障诊断模型。仿真表明:与传统BP神经网络相比,鲁棒多元LS-SVM算法对齿轮箱的故障诊断的精度更高,抗干扰能力和鲁棒性更强,是一种在齿轮箱故障诊断中值得推广和采用的算法。

关 键 词:最小二乘  支持向量机  齿轮箱  故障诊断
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