改进支持向量机模型的旋转机械故障诊断方法

• 作者: 周晓峰 曹冲锋 杨世锡 杨将新
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 旋转机械 故障诊断 改进支持向量机模型 泛化模式搜索 超参数选择
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 270-273
• 页数: 4页
• 分类号: TP206.3|TH165.3
• 字数: 2498字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2009.03.005

摘要

针对支持向量机在旋转机械的故障诊断中存在的模型超参数选择的不确定性,利用超参数相关理论和先验知识界定模型超参数选择区间,结合全局搜索和局部搜索实现参数优化组合,运用泛化模式搜索的模型超参数选择方法,并将改进的支持向量机模型引入旋转机械的故障诊断.结果表明,改进的模型具有较高的搜索效率和参数优化选择性能,提高了故障诊断的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨将新	浙江大学机械与能源工程学院	94	1570	21.0	35.0
2	杨世锡	浙江大学机械与能源工程学院	155	2860	30.0	48.0
3	周晓峰	浙江大学机械与能源工程学院	18	130	5.0	11.0
4	曹冲锋	浙江大学机械与能源工程学院	8	319	7.0	8.0