改进二叉树支持向量机及其故障诊断方法研究

被引：31

作者：

赵海洋 ^{[1
,2
]}

徐敏强 ^{[1
]}

王金东 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学航天学院

[2] 东北石油大学机械科学与工程学院

来源：

振动工程学报 | 2013年 / 26卷 / 05期

关键词：

故障诊断; 往复压缩机; 二叉树; 支持向量机; 可分性测度;

D O I：

10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2013.05.010

中图分类号：

TH165.3 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的二叉树支持向量机层次结构构建方法。以类内样本平均距离和类间样本平均距离建立带权值的可分性测度,将类间距离大且类内样本分布广的类最先分离,并提出了权值选取准则和算法步骤。利用标准数据集,通过与不同多类算法比较,验证了改进的二叉树支持向量机的优越性。以往复压缩机传动机构为研究对象,基于多重分形和奇异值分解提取故障特征,应用改进的二叉树支持向量机实现了常见故障的准确诊断。

引用

页码：764 / 770

页数：7

共 8 条

[1] 基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断 [J].