基于支持矢量聚类的机械故障诊断

摘要：

针对无监督的支持矢量聚类方法由于样本类别数量未知带来的模型参数难以选择的问题,提出有监督的支持矢量聚类方法,并应用到机械故障诊断中.该方法首先以聚类区域个数及支持矢量个数作为模型参数的选择准则,以支持矢量为核估计样本分布的概率密度,并根据概率密度估计值选择不同聚类区域的类别代表样本,而后引入k近邻法实现对不同故障的分类.对测试样本的分类结果表明了该方法的有效性.

关键词：支持矢量聚类、故障诊断、k近邻法

所属期刊栏目：45

分类号：TH17;TP18

资助基金：国防科技重点实验室基金资助项目51457050103JB3502

在线出版日期：2009-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：226-230