基于支持向量域描述的多故障诊断动态模型

• 作者: 张庆 徐光华 梁霖 王晶
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 动态模型 多故障诊断 支持向量域描述
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 593-597
• 页数: 5页
• 分类号: TH165.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2007.05.020

摘要

为了提高多故障诊断中对新故障类别和新故障数据的适应性,提出了一种新的多故障诊断动态模型.该模型采用支持向量域描述算法(SVDD)对多类故障进行单独训练,建立独立而封闭的特征空间,满足故障类别的动态增加需要,并采用样本与各特征空间的相对距离进行了多故障的混合识别.应用在线SVDD算法,在已有的故障特征分布信息基础上,通过更新操作,学习新数据信息,从而实现了故障模式的动态调整.通过仿真和机械故障实例数据的检验,表明该模型能够动态地提取多类故障的特征信息,改善诊断学习过程的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁霖	西安交通大学机械工程学院	35	614	13.0	24.0
5	徐光华	西安交通大学机械工程学院	80	961	16.0	28.0
9	王晶	西安交通大学机械工程学院	74	373	11.0	16.0
13	张庆	西安交通大学机械工程学院	32	245	8.0	14.0