【摘 要】
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本文采用振动诊断的方法即通过对电机振动信号检测，对信号进行各种处理和分析，诊断电机产生故障的类型．模糊C均值聚类(FCM)算法是目前应用最为广泛的模糊聚类算法，但是由于模糊C
【机 构】
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后勤工程学院机械电气工程系,401331
【出 处】
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重庆市电机工程学会2010年学术会议
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本文采用振动诊断的方法即通过对电机振动信号检测，对信号进行各种处理和分析，诊断电机产生故障的类型．模糊C均值聚类(FCM)算法是目前应用最为广泛的模糊聚类算法，但是由于模糊C均值聚类本质上是一种梯度下降算法寻求最优解的过程，因此会产生陷入局部最优解的问题，此外对于初值的过分依赖也是模糊C均值聚类的一个有待解决的问题．支持向量机(SVM)是一种新的通用学习方法，较好的解决了小样本、高维数等学习问题，并且克服了神经网络算法陷入局部最优解无法收敛的问题。本文提出了将FCM和SVM两种算法相结合的电机故障诊断模型，即用FCM算法预先处理训练样本，处理后的样本再作为SVM分类器的最终训练本进行分类。试验证明这一方法具有很好的分类效果和应用前景。
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