基于SVD的水電機組軸心軌跡自動識別
基于SVD的水電機組軸心軌跡自動識別【摘要】:在水電機組狀態(tài)檢修系統(tǒng)中,軸心軌跡是診斷機組狀態(tài)的一個重要特征。文中采用矩陣的奇異值分解(SVD)方法,利用奇異特征值作為特征向量,采
【關(guān)鍵詞】: 狀態(tài)檢修 水輪發(fā)電機 軸心軌跡 奇異值分解 置信度
【分類號】:TV736
【正文快照】: O引言 在水電機組故障診斷系統(tǒng)中,圖形征兆是判斷機組設(shè)備運行正常與否的關(guān)鍵。軸心軌跡是故障診斷中最為重要的一類圖形征兆,這種圖形方法簡單、直觀、形象地表達了設(shè)備的運行狀況,因而在狀態(tài)檢修系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用。但隨著水電機組狀態(tài)檢修系統(tǒng)自動化水平的提高,傳統(tǒng)的
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基于奇異值分解的圖像匹配方法 任仙怡,張桂林,張?zhí)煨?廖云濤
圖像奇異值特征矢量縮放不變性分析及應(yīng)用 陳良瑜,朱振福,劉忠領(lǐng),李軍偉,車國鋒
Imaging based on Leakage Magnetic Field of Defect Xu ZhangSui Liu MeiQuan Mi Dong Wang JianBing Department of Electric Engineering,Ordnance Engineering College Shijiazhuang,050003,China
轉(zhuǎn)子動態(tài)信號全息譜分析 向玲;杜永祚;胡愛軍;
支持向量機在機器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用研究 羅瑜
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嵌入式隱Markov模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別 薛斌黨
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