SVM技术与ANN方法对旋转机械故障诊断性能的比较

• 作者: 单甘霖 张金泽
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 工程应用
• 页码范围: 72-74
• 页数: 3页
• 分类号: V271.4|TP181
• 字数: 2809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2006.03.019

摘要

论述了基于支持向量机故障诊断技术的基本原理;介绍了传统的基于人工神经网络的故障诊断方法;以旋转机械故障诊断为例对两种诊断方法进行了比较,实验结果表明,与神经网络相比,基于支持向量机的故障诊断方法在训练速度、诊断精度、可靠性等方面都表现出了优越的诊断性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	单甘霖	军械工程学院光学与电子工程系	113	845	15.0	23.0
2	张金泽	军械工程学院光学与电子工程系	6	60	4.0	6.0