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向量机的故障诊断信息记忆模型.ppt

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向量机的故障诊断信息记忆模型.ppt

上传人:wxq362 2022/12/6 文件大小:354 KB

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第1页,共8页。
针对故障信息动态累积且表现多样的特点,提出了基于一类支持向量机的机械故障诊断信息记忆模型。该模型对故障特征数据进行增量式一类支持向量机学****为研究清楚综采放顶煤开采模式下布置高抽巷后采空区的***运移规律,有针对性的提出相应的抽采措施以切实控制工作面的***浓度。

第2页,共8页。
建立各故障类独立而封闭的分布空间,并利用最小决策函数值实现多类故障的混合辨识。提高管路的抽采浓度,引入了计算机流体力学CFD这一新技术。数值模拟结果表明,在靠近进风巷一侧的采空区浅部。
第3页,共8页。
故障信息的独立记忆满足了故障类别的动态增加需要,分布空间的增量式调整容纳了新的故障特征。***浓度相对较低,越靠近回风侧,***浓度越高,而且随着距离工作面距离的增加,采空区***浓度越来越高。

第4页,共8页。
从而实现了与免疫系统相似的信息记忆与应答过程。通过仿真数据与机械故障实例数据的验证。而综采放顶过后煤空隙较多,工作面新鲜风流进入高抽巷,对高抽巷抽采采空区***有一定的影响。
第5页,共8页。
表明该记忆模型能够准确描述故障信息,在累积学****过程中不断提高诊断准确性。择了主动式测压方法。确定的测压点能准确表达出待测采掘范围内的煤层***压力。钻孔打好之后立即封孔,以确保测得的压力为原始煤层***压力。

第6页,共8页。
End
第7页,共8页。
内容梗概
向量机的故障诊断信息记忆模型。针对故障信息动态累积且表现多样的特点,提出了基于一类支持向量机的机械故障诊断信息记忆模型。建立各故障类独立而封闭的分布空间,并利用最小决策函数值实现多类故障的混合辨识。故障信息的独立记忆满足了故障类别的动态增加需要,分布空间的增量式调整容纳了新的故障特征。***浓度相对较低,越靠近回风侧,***浓度越高,而且随着距离工作面距离的增加,采空区***浓度越来越高。。从而实现了与免疫系统相似的信息记忆与应答过程。通过仿真数据与机械故障实例数据的验证。而综采放顶过后煤空隙较多,工作面新鲜风流进入高抽巷,对高抽巷抽采采空区***有一定的影响。确定的测压点能准确表达出待测采掘范围内的煤层***压力。钻孔打好之后立即封孔,以确保测得的压力为原始煤层***压力。。End
第8页,共8页。