基于LIB-SVM的电子设备故障预测方法研究

摘要：

为及时了解电子设备的运行状态,实现电子设备未来某时刻故障预测,将“事后维修”转变为“事前预防”,在统计学习理论(SLT)的基础上,采用LIB-SVM支持向量回归方法,对小样本、非线性条件下的数据进行拟合,并根据自动测试设备(ATE)测得的实际数据及专家经验,对该方法进行了验证;经实验证明,该方法是可行的、有效的,对电子设备的故障预测具有较高的准确度.

关键词：故障预测、支持向量机、LIB-SVM

所属期刊栏目：23

分类号：TP206.3(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60874112;军队科研专项资助项目41512321;军队科研专项资助项目415C173

在线出版日期：2015-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1888-1891