标题：
基于信号时频特性与GA-SVM的液压泵故障诊断方法
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所属单位：
自动化学院
发表刊物：
应用科技
关键字：
小波包分解;小波包频带能量;信号统计量;支持向量机;参数寻优;遗传算法;网格搜索法;
摘要：
为提高液压泵故障诊断的准确率和速度,提出一种小波包频带能量结合信号时域统计量方差和均方根值的信号特性表示方法,以及一种用于寻找支持向量机最优惩罚因子和径向基核函数模型参数的实值编码遗传算法。实验结果表明这种信号特性表示方法能够很好地展示液压泵不同工作状态下的特征,使不同状态下的信号具有明显的区分度。通过与幂级数分格的网格搜索法对比,验证了实值编码的遗传算法能够有效且快速地找到支持向量机的最优参数。
是否译文：
否
发表时间：
2018-03-01
合写作者：
朱家远,张惠娟,陈爽,田瑶瑶,张辉斌
通讯作者：
杨忠
发表时间：
2018-03-01
学位：工学博士学位
职称：教授
所在单位：自动化学院