为了提高煤矿主扇风机故障诊断的准确性,将网格搜索法和支持向量机(SVM)应用到主扇风机的故障诊断中。首先,建立主扇风机运行故障的知识库,并将采集到的主扇风机振动信号进行小波消澡和归一化;然后,设计了网格搜索参数优化SVM的主扇风机故障诊断模型。最后,通过工程现场提取的数据进行实验验证,并与遗传算法和粒子群算法寻优的时间和诊断结果准确率进行比较。实验结果表明,网格搜索法SVM参数优化非常适合于煤矿主扇风机的故障系统中。

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DPD_ILC 实现“ RF功率放大器线性化的迭代学习控制” 该代码是简化的ILC算法的实现。 有两个部分：1-通过函数“ Find_out_PA（in_PA）”对PA进行建模：y = \ alpha_0 + \ alpha_1 x + \ alpha_2 x | x | ^ 2 + \ alpha_3 x | x | ^ 4 + \ alpha_4 x | x | ^ 6 \ alpha_i是使用来自“ weblab”的测量数据估算的。 2-基于“ RF功率放大器线性化的迭代学习控制”的第III.D节实现ILC，而不是进行测量以实现ILC，我们假设估算的模型是完美的！ 关于weblab的注意事项：1-“ weblab”用于访问来自实际功率放大器的输出数据。 随机数据输入被馈送到PA，并从“ weblab”中读取输出。 然后，进行最小二乘估计以找到\ alpha_i。 2-为了生成

制造过程的切削参数优化，实现多目标参数优化，包换了遗传算法和粒子群算法，优化结果可行有效。起到一个抛转引玉的作用

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