电机故障诊断支持向量机

基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面。统计学习理论 (Statistical learning theory SL T)是研究小样本情况下机器学习规律的新理论。支持向量机 (Supportvector machine SVM)是在这一理论体系基础上发展起来的一种通用学习方法。SL T和 SVM正成为继神经网络研究之后新的研究热点。通过对鼠笼式异步电动机转子断条故障进行实验模拟 ,对实验获取的采样电流信号经 FFT分析 ,构造以低频到高频的频谱特性为分量的学习样本向量 ,通过支持向量机 SVM对故障电流样本的训练 ,使 SVM具有分类功能。最后 ,采用 SVM对电动机各种转子断条故障进行诊断分类 ,取得较满意的结果 ,说明支持向量机 SVM是进行故障诊断的一种新方法。