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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Application of Support Vector Machines in Reciprocating Compressor Valve Fault Diagnosis

verfasst von : Quanmin Ren, Xiaojiang Ma, Gang Miao

Erschienen in: Advances in Natural Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Support Vector Machine (SVM) is a very effective method for pattern recognition. In this article, a intelligent diagnosis system based on SVMs is presented to solve the problem that there is not effective method for reciprocating compressor valve fault detection. The Local Wave method was used to decompose vibration signals, which acquired from valves surface, into sub-band signals. Then the higher-order statistics were calculated as the input features of classification system. The experiment results confirm that the classification technique has high flexibility and reliability on valve condition monitoring.

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Metadaten
Titel
Application of Support Vector Machines in Reciprocating Compressor Valve Fault Diagnosis
verfasst von
Quanmin Ren
Xiaojiang Ma
Gang Miao
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11539117_13

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