基于特征选择的支持向量机在故障诊断中的应用

• 作者: 佘传伏 俞立钧 姚道敏
• 来源期刊: 现代机械
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 特征选择 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 设计·研究·分析
• 页码范围: 22-24
• 页数: 3页
• 分类号: TH13
• 字数: 2988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6886.2007.01.009

摘要

机械设备因为其本身结构的复杂性,故障很难简单地进行诊断,所以智能诊断成为一个热点的研究方向.以前的工作中多是通过神经网络甚至支持向量机等方法进行诊断,本文提出了基于支持向量机集成的特征选择算法,通过该算法可以有效去除故障数据集中所提取的不相关特征,并在新的更少特征的数据集上进行建模.在实际某柴油机故障数据上的计算表明:在通过特征选择后的数据集上利用支持向量机集成的方法建模可以得到比不进行选择更好的结果,也得到了比单个支持向量机建模更好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞立钧	上海大学机电工程与自动化学院	10	55	5.0	7.0
2	佘传伏	上海大学机电工程与自动化学院	2	26	2.0	2.0
3	姚道敏	上海大学机电工程与自动化学院	2	29	2.0	2.0