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摘要
设计了一种通过MOHS-SVM实现的转子性能评估。采集转子的振动数据集,以SSAE方法从特征集中提取获得深层次特征并形成对应特征向量。通过MOHS优化SVM参数,构建最优化评价模型。研究结果表明:在较大的mon条件下,corr较小。对应最优解集来说,corr只发生小幅变化,mon则发生了较大变化,设定最优解为mon=0.496 4、corr=0.865 2。采用MOHS优化的模型参数获得了比手动设置参数更优的效果,从而避免了由于人为因素进行参数选择出现的盲目性。当故障点磨平时,DI值发生了显著下降,表明SSAE可以有效提取原始特征集早期故障的敏感特征。
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单位陕西镇安抽水蓄能有限公司; 郑州财经学院; 河南理工大学
