本文選題：支腿故障　切入點(diǎn)：支持向量機(jī)(SVM)　出處：《機(jī)械設(shè)計(jì)與研究》2015年06期

【摘要】：針對(duì)混凝土泵車(chē)支腿頻繁發(fā)生開(kāi)裂的問(wèn)題,提出了一種基于支持向量機(jī)的故障診斷方法�；炷帘密�(chē)在施工過(guò)程中,施工狀態(tài)的不同,直接影響到支腿的承載情況。對(duì)支腿故障進(jìn)行分析,找出支腿最易出現(xiàn)開(kāi)裂的關(guān)鍵位置,研究出了影響支腿關(guān)鍵位置承載的主特征量,搭建關(guān)鍵位置受力的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型。運(yùn)用MATLAB編寫(xiě)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)程序,對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,通過(guò)輸出的應(yīng)力曲線(xiàn)圖對(duì)支腿故障進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)例驗(yàn)證了支持向量機(jī)對(duì)支腿關(guān)鍵位置應(yīng)力預(yù)測(cè)的可行性。該方法相對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在小樣本上更加精確,并為泵車(chē)工況參數(shù)的選擇提供了理論支持。
[Abstract]:A fault diagnosis method based on support vector machine (SVM) is proposed to solve the problem of frequent cracking of the support leg of concrete pump vehicle.In the construction process of concrete pump car, the different construction state directly affects the bearing capacity of the supporting leg.In this paper, the fault of the leg is analyzed, the key position of the leg is found out, the main characteristic quantity which affects the bearing capacity of the key position of the leg is studied, and the prediction model of support vector machine (SVM) is built.The prediction program of support vector machine is compiled by MATLAB, the model is trained and verified, and the fault of leg is predicted by the output stress curve.The feasibility of the support vector machine (SVM) in predicting the stress at the key position of the leg is verified by an example.Compared with BP neural network, this method is more accurate in small samples and provides theoretical support for the selection of pump vehicle operating parameters.
【作者單位】： 湖北文理學(xué)院建筑工程學(xué)院;
【基金】：湖北教育廳資助項(xiàng)目(B2015143)
【分類(lèi)號(hào)】：TU646

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1719643