文档介绍：诃懈苗尤学硕士学位论文基于证据理论的模糊掷喾椒ḿ其在故障诊断中的应用研究Ю妒中图分类号:密级学校代码研究生姓名指导教师学科专业研究方向杜妮魏志成副教授吕锋教授无线电物理现代电子技术应用论文开题日期:年。。緂日
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摘要庵随着现代经济的快速发展,现代工业规模的不断扩大,工业过程的复杂性不断提高,导致现代系统越来越复杂。,本文对基于数据驱动的故障诊断方法主要是机器学习方法中的女近邻似分类器方法进行了研究。浅S玫幕餮胺椒ㄖāW魑R恢掷砺弁晟撇⑶也恍枰Q盗返姆类方法,哂蟹掷嗉虻ゲ⑶曳掷嗾仿式细叩挠攀啤1疚脑谘芯糠治鰇以及备种改进掷喾椒ㄓ湃钡愕幕∩希徊酵晟苉分类算法并将其应用于故障诊断。主要』作如下:芯糠治隽薻算法,并对捌渲饕5母慕椒:闚椭ぞ惴ń辛讼低车姆治霰冉希芙嵴庑┧惴ǖ挠湃钡恪岢隽嘶谀:ぞ萑诤系膋分类算法。针对⒛:齥和证据惴ㄋ嬖诹礁鲋饕N侍猓此蔷薹ㄇ鸶鞲鎏卣鞯闹匾3潭龋以及在对隽诰拥男畔⒔欣檬保挥锌悸遣煌诰拥窖纠嘀行牡木嗬氩纱吹挠跋欤岢隽四:恢ぞ輐算法,采用加权欧式距离选取邻居,其中每8鎏卣鞯娜ㄖ厥歉菟哪:刂道慈范ā6匝窘心:⒔。所提方法解决了上述两个主要问题。岢隽嘶谥ぞ堇砺鄣挠呕煞掷嗥魅诤戏椒āU攵远喾掷嗥魅诤舷统中,各个分类器的权值确定问题,提出一种权值优化学习方法,将训练集样本输入到多分类器系统得到输出向量:然后,依据输出向量与训练集样本的所属类别向量之间的距离作为误差,在最小均方误差准则下通过优化学习得到最优的权岱掷嗥魉惴ê投喾掷嗥魅诤戏椒ňü齍标准数据集以及电动执行器故障实验平台验证了有效性。关键词:故障诊断数据驱动ぞ堇砺鄱喾掷嗥魅谔ㄗ钣呕值,
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