本文主要研究内容
作者柳玉超（2019）在《基于GACA-MKSVM的齿轮箱故障诊断》一文中研究指出：机车齿轮箱故障诊断引入多核支持向量机(MKSVM),建立基于多核支持向量机故障识别模型。针对模型中核函数的系数和参数人工设定的不足,利用遗传蚁群算法(GACA)优化模型参数,解决参数选择的盲目性。仿真结果表明,该方法能准确识别齿轮箱故障类型,提高齿轮箱故障诊断精度。
Abstract
ji che chi lun xiang gu zhang zhen duan yin ru duo he zhi chi xiang liang ji (MKSVM),jian li ji yu duo he zhi chi xiang liang ji gu zhang shi bie mo xing 。zhen dui mo xing zhong he han shu de ji shu he can shu ren gong she ding de bu zu ,li yong wei chuan yi qun suan fa (GACA)you hua mo xing can shu ,jie jue can shu shua ze de mang mu xing 。fang zhen jie guo biao ming ,gai fang fa neng zhun que shi bie chi lun xiang gu zhang lei xing ,di gao chi lun xiang gu zhang zhen duan jing du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自设备管理与维修的柳玉超，发表于刊物设备管理与维修2019年01期论文，是一篇关于齿轮箱论文,故障诊断论文,多核支持向量机论文,遗传蚁群算法论文,设备管理与维修2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自设备管理与维修2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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