[发明专利]基于HSMM-SVM模型的大型液压机故障诊断方法与装置在审
| 申请号： | 201910875188.7 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110762081A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 何彦虎 | 申请（专利权）人： | 湖州职业技术学院 |
| 主分类号： | F15B19/00 | 分类号： | F15B19/00 |
| 代理公司： | 33246 浙江千克知识产权代理有限公司 | 代理人： | 裴金华 |
| 地址： | 313000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供基于HSMM‑SVM模型的大型液压机故障诊断方法与装置，属于液压机故障诊断技术领域。该基于HSMM‑SVM模型的大型液压机故障诊断方法与装置包括如下步骤：S1：采集液压机的诊断信号；S2：通过对诊断信号进行处理以提取特征向量；S3：建立HSMM‑SVM模型的分类器，将特征向量输入分类器中得到故障信息。本发明首先采集液压机的诊断信号，然后通过对诊断信号进行处理以提取特征向量，接着建立HSMM‑SVM模型的分类器，将特征向量输入分类器中得到故障信息，这样可以获取液压机上的故障的诊断信息，精度较高，效率较高。 | ||
| 搜索关键词： | 诊断信号 液压机 大型液压机 输入分类器 故障信息 故障诊断 特征向量 提取特征 分类器 向量 采集 故障诊断技术 诊断信息 | ||
【主权项】：
1.基于HSMM-SVM模型的大型液压机故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：采集液压机的诊断信号；/nS2：通过对诊断信号进行处理以提取特征向量；/nS3：建立HSMM-SVM模型的分类器，将特征向量输入分类器中得到故障信息。/n
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