文档名：基于HOG和TSOSVM的水电机组轴心轨迹智能识别
摘要：水电机组的轴心轨迹能够反映机组不同的运行状态,为了提高轴心轨迹的识别率,准确判断机组运行状态,本文提出方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)结合由瞬态搜索优化(TransientSearchOptimization,TSO)算法优化的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的方法.将轴心轨迹信号经改进小波阈值方法去噪后,生成轴心轨迹图像,之后提取图像HOG特征,经主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)降维处理后,利用TSO-SVM对降维后的特征进行分类识别.结果表明所提方法能够很好地识别不同状态的轴心轨迹,具有识别准确率高和识别速度快的特点.
作者：李浩博 李辉 李华 袁江锋 Author：LIHaobo LIHui LIHua YUANJiangfeng
作者单位：西安理工大学,西安710054国网陕西省电力公司电力科学研究院,西安710100华自科技股份有限公司,长沙410205
刊名：大电机技术
Journal：LargeElectricMachineandHydraulicTurbine
年，卷(期)：2024, (2)
分类号：TM312
关键词：水电机组 轴心轨迹 小波阈值去噪 HOG特征 支持向量机 瞬态搜索优化算法
Keywords：hydropowerunit shaftorbit waveletthresholddenoising HOGfeatures SVM TSOalgorithm
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月17日
基金项目：基于HOG和TSO-SVM的水电机组轴心轨迹智能识别[
期刊论文] 大电机技术--2024, (2)李浩博 李辉 李华 袁江锋水电机组的轴心轨迹能够反映机组不同的运行状态,为了提高轴心轨迹的识别率,准确判断机组运行状态,本文提出方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)结合由瞬态搜索优化(TransientSearchOptimization,TSO...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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