基于容错度自适应支持向量机的液压泵故障诊断

• 作者: 吴丹 金敏
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 容错度因子 增量学习 支持向量机 多分类 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（21）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 2582-2587
• 分类号: TP1
• 字数: 5019字
• 语种: 中文

摘要

针对已有在线故障诊断方法在数据量大、噪声强条件下分类速度较低、分类精度不够高等问题,结合液压泵故障类别数目大、工作环境恶劣的特点,提出了一种适用于混凝土泵车液压泵在线诊断的状态识别算法——容错度自适应支持向量机。该方法主要从四个方面对分类速度做了改进：①引入容错度因子进行模型训练;②优先选择能将某一类故障样本单独分离出来的二分类器;③在满足②的基础上选择平均支持向量机少的分类器;④引入增量学习算法对参数进行自适应调整,提高多故障诊断中对新故障类别和新故障数据的适应性,保证系统的分类精度。通过对混凝土泵车的液压泵故障诊断,证明了该方法在明显提高分类速度的同时保证了较高的分类精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金敏		36	377	11.0	18.0