典型文献
基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术
文献摘要：
中央空调螺杆式压缩机的工作马达和压缩机各个零件被密封在一个机箱中,操作不当很有可能使压缩机电机出现过载的情况而发生故障.因此,提出了基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术.故障检测装置由PCI总线安装在工控计算机内,并集合Labview软件和PCI1710驱动程序,实现对故障的特征提取,根据不同的故障特征,设置其相对应的特征向量,组成训练样本和测试样本.通过一对一分类算法建立多元分类器,测试样本,根据测试结果判断压缩机出现故障的部位,实现对压缩机故障自动检测.实验以首都师范大学螺杆机机组维修数据为样本进行实验分析,结果表明所提方法具有较高诊断效率且性能良好,适合压缩机的故障识别.
文献关键词：
SMO算法;特征提取;压缩机故障检测;一对一方法;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
李振坡;李永新
作者机构：
首都师范大学,北京 100048
文献出处：
引用格式：
[1]李振坡;李永新-.基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术)[J].自动化技术与应用,2022(06):21-25
A类：
工控计算机,PCI1710,压缩机故障检测,一对一方法
B类：
SMO,中央空调,螺杆式压缩机,自动检测技术,马达,零件,机箱,操作不当,过载,检测装置,总线,机内,Labview,驱动程序,故障特征,特征向量,训练样本,分类算法,分类器,首都师范大学,螺杆机,维修数据,诊断效率,故障识别
AB值：
0.242781
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