基于支持向量机的机械故障诊断方法研究

• 作者: 何正嘉 张周锁 李凌均
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 支持向量机 机械故障诊断 多故障分类器
• 年，卷（期）: 2002,（12）
• 页码范围: 1303-1306
• 页数: 4页
• 分类号: TH17|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2002.12.023

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何正嘉	西安交通大学机械工程学院	204	7277	46.0	77.0
2	张周锁	西安交通大学机械工程学院	44	1467	18.0	38.0
3	李凌均	西安交通大学机械工程学院	13	949	11.0	13.0