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基于分形理论与支持向量机的回转窑故障诊断

Fault diagnosis of rotary kiln on fractal theory and support vector machine
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摘要 利用支持向量机进行故障分类,对数据样本的要求较高,在数据样本某些属性的特征区分不明显的条件下,分类效果不理想。文章尝试将分形理论引入到数据样本的处理中,利用得到的分形维数替代原数据样本中的特征性不强的属性,再利用支持向量机进行分类。针对新型干法水泥生产过程中常见的6种工艺故障,运用这两种分类策略进行分类,分类准确率分别为88.6667%和99.9996%。所以运用分形理论与支持向量机相结合的方法,可以更加有效地实现水泥回转窑故障的分类诊断。
作者 赵辉 刘建 王红君 岳有军
机构地区 天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室 天津农学院
出处 《制造业自动化》 2015年第3期96-98,共3页 Manufacturing Automation
基金 天津市科技支撑计划项目(13ZCZDGX03800)
关键词 支持向量机 水泥回转窑 分形理论 故障诊断
分类号 TP23 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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参考文献7

二级参考文献61

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共引文献296

制造业自动化
2015年 第3期

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