SVM在煤矿机电设备故障诊断中的应用

• 作者: 张永强 张艳妮 马宪民
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: SVM 故障分类 刮板输送机 传动部
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 煤矿机电
• 页码范围: 251-253
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TH17
• 字数: 1855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2014.09.093

摘要

针对煤矿大型机电设备故障诊断与维修过程中存在故障数据少、干扰大的非线性特征,提出了采用支持向量机进行故障诊断的方法.建立了系统故障诊断分类模型,采用拉格朗日函数得到了最优解.通过对刮板输送机传动部温度故障数据的参数估计与分类研究,结果表明支持向量机故障诊断效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马宪民	西安科技大学电气与控制工程学院	86	594	12.0	20.0
2	张永强	西安科技大学电气与控制工程学院	14	91	6.0	8.0
6	张艳妮	西安科技大学电气与控制工程学院	2	15	2.0	2.0