支持向量机多故障分类研究

• 作者: 李凌均 李志农 齐保林
• 来源期刊: 矿山机械
• 关键词: 支持向量机(SVM) 多类故障分类 人工神经网络 智能故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 通用
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

研究了多值分类支持向量机在机械故障诊断中的应用,以滚动轴承振动信号进行了分类实验.实验表明,在小学习样本条件下SVM比RBF人工神经网络具有更好的分类性能和推广能力.SVM方法的应用为以计算机技术为基础的设备监测、智能故障诊断提供技术保障.