基于支持向量机的机械系统多故障分类方法

• 作者: 何正嘉 张周锁 李凌均 段江涛 符寒光
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 支持向量机 多故障分类
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 技术基础理论
• 页码范围: 144-147
• 页数: 4页
• 分类号: TH17
• 字数: 3195字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2004.04.038

摘要

提出了一种利用支持向量机(SVM)对机械系统故障进行分类的新方法;以二值分类为基础,开发了基于支持向量机的多值分类器.并以齿轮的多种故障分类为例,进行了实际应用验证.结果表明,该方法具有很好的分类能力和较高的计算效率,不需要对原始数据进行预处理就可达到满意的效果,可以满足在线诊断的要求,适合于机械故障诊断中的多故障分类.该方法的应用,为故障诊断技术向智能化方向发展提供了新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段江涛	西安电子科技大学机电工程学院	10	201	5.0	10.0
2	符寒光	西安交通大学机械工程学院	87	692	14.0	21.0
3	何正嘉	西安交通大学机械工程学院	204	7277	46.0	77.0
4	张周锁	西安交通大学机械工程学院	44	1467	18.0	38.0
5	李凌均	西安交通大学机械工程学院	13	949	11.0	13.0