基于SVDD的轻轨锚固螺杆故障诊断研究

• 作者: 叶俊勇 黄仕建
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量数据描述 锚固螺杆 单值分类 故障诊断
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 215-217
• 分类号: TP39
• 字数: 2695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.12.064

摘要

为了实现对重庆市轻轨轨道梁锚固螺杆的故障检测,提出了一种基于支持向量数据描述的锚固螺杆故障诊断方法,该方法只需要正常螺杆样本,且不需要对原始数据进行特征提取,就可以建立单值分类器,解决了缺少故障螺杆样本的难题.通过与常见的三种单值分类方法比较,表明SVDD分类器具有很好的分类效果和计算效率,能较好地区分正常螺杆和非正常螺杆,为轻轨锚固螺杆故障检测提供了新的诊断方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶俊勇	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	46	362	12.0	16.0
2	黄仕建	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	2	5	2.0	2.0