基于支持向量机和D-S证据理论的机械故障诊断方法研究

• 作者: 戴腾飞 王兆涛 罗小平
• 来源期刊: 机电信息
• 关键词: 支持向量机 D-S证据理论 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（21）
• 页码范围: 52-54
• 页数: 3页
• 字数: 1541字
• 语种: 中文

摘要

提出了应用支持向量机和D-S证据理论进行机械故障诊断的方法，该方法通过构建多个向量机局部诊断器，将核参数作为信号熵值特征样本送入支持向量机。试验结果表明：与只凭借单个传感器的故障诊断相比，多个SVM局部诊断器进行融合得出的新证据可信度高，提高了诊断的可靠性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗小平	华南理工大学机械与汽车工程学院	85	341	8.0	13.0
2	王兆涛	华南理工大学机械与汽车工程学院	4	5	2.0	2.0
3	戴腾飞	华南理工大学机械与汽车工程学院	1	2	1.0	1.0