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文章设计一种基于自学习理论的机械故障检测方法，该方法通过对多组机械振动信号的采集，由SVM训练器进行故障的初步检测，经过多样本投票算法实现故障检测的最终结果判定。该监测方法综合应用了SVM分类器，以及多样本采样检测并投票的思路，提高了机械故障检测的精度。
基于自学习理论的机械故障诊断系统设计与实现
【摘 要】
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文章设计一种基于自学习理论的机械故障检测方法，该方法通过对多组机械振动信号的采集，由SVM训练器进行故障的初步检测，经过多样本投票算法实现故障检测的最终结果判定。该监测
【机 构】
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柳州职业技术学院
【出 处】
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大众科技
【发表日期】
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2015年7期
【基金项目】
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广西教育厅科研课题“基于自学习理论的机械故障诊断技术研究”(KY2015LX652)
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