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摘要
水电机组的轴心轨迹能够反映机组不同的运行状态，为了提高轴心轨迹的识别率，准确判断机组运行状态，本文提出方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)结合由瞬态搜索优化(Transient Search Optimization, TSO)算法优化的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的方法。将轴心轨迹信号经改进小波阈值方法去噪后，生成轴心轨迹图像，之后提取图像HOG特征，经主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)降维处理后，利用TSO-SVM对降维后的特征进行分类识别。结果表明所提方法能够很好地识别不同状态的轴心轨迹，具有识别准确率高和识别速度快的特点。
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