基于小波分析-支持向量机的风机故障预测

• 作者: 徐荣峰 王衍学 谢红梅 黄伟
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 支持向量机 风机 故障 预测
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 安全与环保
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TD4
• 字数: 2970字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-1250.2006.04.017

摘要

提出了基于小波分析和支持向量机的风机故障早期预测方法.通过小波分解,将风机原始振动时间序列依尺度分解到不同层次,对每层分别采用支持向量机(SVM)预测,最后合成得到原始序列的预测值.对某铝厂排送风机的运行状态进行预测,并与其它预测方法进行了对比,结果表明该方法预测精度更高.应用该预测方法可合理安排维修时间,减少维修费用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄伟		71	410	12.0	17.0
2	徐荣峰		3	21	3.0	3.0
3	谢红梅		27	148	7.0	11.0
4	王衍学		2	45	2.0	2.0