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RS-CS-SVM在电液伺服系统故障诊断中的应用 被引量：1
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作者 孙海霞 木合塔尔.克力木 +1 位作者 王晨 李卉 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第6期47-50,55,共5页
针对电液伺服系统故障数据冗杂、非线性以及多样性等问题,提出了一种基于Rough Set(RS)和Cuckoo Search(CS)算法优化的Support Vector Machine(SVM)的故障诊断方法。该方法通过AMESim仿真软件对穿戴式康复训练机器人电液伺服系统进行建... 针对电液伺服系统故障数据冗杂、非线性以及多样性等问题,提出了一种基于Rough Set(RS)和Cuckoo Search(CS)算法优化的Support Vector Machine(SVM)的故障诊断方法。该方法通过AMESim仿真软件对穿戴式康复训练机器人电液伺服系统进行建模,并提取故障特征量;利用粗糙集把故障特征量的冗余信息剔除,再利用布谷鸟算法优化进行向量机参数的选取,将优化处理后的故障数据作为样本输入支持向量机,实现故障诊断和分类。通过将该方法与其他几种优化支持向量机方法相比较,这种方法对于电液伺服系统故障数据冗杂、非线性及较差的故障分类具有很好的诊断功能,且其诊断正确率较高以及诊断时间大大缩短。 展开更多
关键词 粗糙集 布谷鸟算法搜索 支持向量机 电液伺服系统 故障诊断
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