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向量機的故障診斷信息記憶模型

第1頁，共8頁。針對故障信息動態(tài)累積且表現多樣的特點，提出了基于一類支持向量機的機械故障診斷信息記憶模型。該模型對故障特征數據進行增量式一類支持向量機學習為研究清楚綜采放頂煤開采模式下布置高抽巷后采空區(qū)的瓦斯運移規(guī)律，有針對性的提出相應的抽采措施以切實控制工作面的瓦斯?jié)舛?。成都聯想筆記本維修jsx第2頁，共8頁。建立各故障類獨立而封閉的分布空間，并利用最小決策函數值實現多類故障的混合辨識。提高管路的抽采濃度，引入了計算機流體力學CFD這一新技術。數值模擬結果表明，在靠近進風巷一側的采空區(qū)淺部。第3頁，共8頁。故障信息的獨立記憶滿足了故障類別的動態(tài)增加需要，分布空間的增量式調整容納了新的故障特征。瓦斯?jié)舛认鄬^低，越靠近回風側，瓦斯?jié)舛仍礁?，而且隨著距離工作面距離的增加，采空區(qū)瓦斯?jié)舛仍絹碓礁?。減肥最有效的方法sys第4頁，共8頁。從而實現了與免疫系統相似的信息記憶與應答過程。通過仿真數據與機械故障實例數據的驗證。而綜采放頂過后煤空隙較多，工作面新鮮風流進入高抽巷，對高抽巷抽采采空區(qū)瓦斯有一定的影響。第5頁，共8頁。表明該記憶模型能夠準確描述故障信息，在累積學習過程中不斷提高診斷準確性。擇了主動式測壓方法。確定的測壓點能準確表達出待測采掘范圍內的煤層瓦斯壓力。鉆孔打好之后立即封孔，以確保測得的壓力為原始煤層瓦斯壓力。廣州白馬服裝批發(fā)市場www.baima.cobmm第6頁，共8頁。End第7頁，共8頁。內容梗概向量機的故障診斷信息記憶模型。針對故障信息動態(tài)累積且表現多樣的特點，提出了基于一類支持向量機的機械故障診斷信息記憶模型。建立各故障類獨立而封閉的分布空間，并利用最小決策函數值實現多類故障的混合辨識。故障信息的獨立記憶滿足了故障類別的動態(tài)增加需要，分布空間的增量式調整容納了新的故障特征。瓦斯?jié)舛认鄬^低，越靠近回風側，瓦斯?jié)舛仍礁?，而且隨著距離工作面距離的增加，采空區(qū)瓦斯?jié)舛仍絹碓礁摺p肥最有效的方法sys。從而實現了與免疫系統相似的信息記憶與應答過程。通過仿真數據與機械故障實例數據的驗證。而綜采放頂過后煤空隙較多，工作面新鮮風流進入高抽巷，對高抽巷抽采采空區(qū)瓦斯有一定的影響。確定的測壓點能準確表達出待測采掘范圍內的煤層瓦斯壓力。鉆孔打好之后立即封孔，以確保測得的壓

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