基于PCA-SVM的磨煤機(jī)在線智能診斷系統(tǒng)研究

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摘 要： 針對(duì)電廠燃煤機(jī)組磨煤機(jī)故障頻發(fā)、人工監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題，提出了一種基于主成分分析法-支持向量機(jī)（PCA-SVM）的故障診斷方法。首先，構(gòu)建基于PCA-SVM的磨煤機(jī)故障診斷模型，將采集的正常數(shù)據(jù)代入模型訓(xùn)練，得到數(shù)據(jù)集的特征值，并根據(jù)特征值進(jìn)行智能診斷與預(yù)測(cè)。之后通過(guò)測(cè)試集對(duì)該模型進(jìn)行準(zhǔn)確率驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)表明，準(zhǔn)確率可達(dá)99.6%，該方法在磨煤機(jī)智能診斷與預(yù)測(cè)中具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。（剩余9368字）