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基于SVM算法的采煤掘进电气设备故障诊断方法
基于SVM算法的采煤掘进电气设备故障诊断方法
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万方数据
维普
中文摘要：
针对采煤掘进电气设备故障诊断的复杂性与不确定性,本文提出了一种基于支持矢量机(SVM)的智能诊断方法.该方法通过构建多传感器数据融合的特征提取机制,结合网格搜索优化的SVM训练策略,实现了高精度、强鲁棒的故障分类.实验结果表明,所提出的诊断系统在多种工况下均表现出色,故障分类精度高达96.7％,并具备良好的抗噪性与实时性,可为采煤掘进设备的安全高效运行提供可靠保障.
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作者：
李鹏、梁剑鹏、郝可新
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作者单位：
内蒙古昊盛煤业有限公司石拉乌素煤矿
关键词：
采煤掘进
电气设备
故障诊断
支持矢量机
出版年：
2025
电气技术与经济
北京电工综合技术经济研究所
电气技术与经济
影响因子：
0.393
ISSN：
2096-4978
年,卷(期)：
2025.
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