基于支持向量机的机械故障诊断方法研究

被引：84

作者：

张周锁

李凌均

何正嘉

机构：

[1] 西安交通大学机械工程学院

[2] 西安交通大学机械工程学院西安

[3] 西安

[4] 西安

来源：

西安交通大学学报 | 2002年 / 12期

关键词：

支持向量机; 机械故障诊断; 多故障分类器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TB115 [计算数学的应用];

学科分类号：

摘要：

针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原理和算法,并利用模拟故障数据建立了多故障分类器.这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障分类器,不必进行信号预处理以提取特征量,便可实现多故障的识别和诊断.测试结果表明,当数据样本中含有26%的噪声时,故障分类器仍然能正确分类多种故障.这种诊断方法具有算法简单、可对故障在线分类和故障分类能力强的优点.

引用

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页数：4