设备状态趋势的SVM预示技术研究

• 作者: 张建民 徐小力 王红军
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 设备状态 趋势预示 SVM 预测模型
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 379-381
• 页数: 3页
• 分类号: TH17
• 字数: 2138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2006.04.001

摘要

SVM采用结构风险最优化准则,预示推广能力强并有很好的鲁棒性.分析了SVM技术的理论,推导了SVM进行机电设备趋势预测的理论算法,给出了进行预测的步骤,建立了SVM用于故障趋势预示的模型.将该模型用于某机组振动烈度的预示,进行了不同核函数和不同C值和ε值的比较,证明采用径向基函数和适当的损失函数,取得了较好的预测效果.并将SVM与AR模型的提前20步预测结果进行了比较.结果证明该算法对设备状态的趋势具有较好的预示能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐小力		127	998	16.0	27.0
2	王红军	北京理工大学机械与车辆工程学院	40	442	10.0	20.0
6	张建民	北京理工大学机械与车辆工程学院	71	873	14.0	27.0