《表5 SVM含无训练样本类型故障识别结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于Tsallis熵与层次化混合分类器的含未知故障断路器机械故障诊断》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为比较多分类器分类效果，采用ELM与SVM对正常状态和含无训练样本类型故障的3种故障类型进行实验分析。采用新方法提取Tsallis熵特征时，以润滑不足为无训练样本故障状态。4种信号中正常样本20组，3种故障状态各10组，2种多分类器分类结果如表4、表5所示，表中数据为测试样本被正确识别的样本数。