基于支持向量数据描述的机械故障诊断研究

摘要：

为了解决在机械智能监测与诊断中缺少故障样本的问题,提出了一种机械故障单值分类的新方法--支持向量数据描述法.该方法只需要一类目标样本作为学习样本,而不需要其他非目标样本,就可以建立起单值分类器,从而区分了非目标样本和目标样本.将这种方法应用在机械故障诊断和状态监测中,仅仅依靠正常运行时的数据信号,而不需要故障数据,就可以监测机器的运行状态,且不需要对原始数据进行特征提取.实验结果表明,支持向量数据描述法与传统的神经网络方法相比,具有较好的分类能力和较高的计算效率.

关键词：支持向量数据描述、单值分类、故障诊断

所属期刊栏目：37

分类号：TH17;TP18

资助基金：国家自然科学基金50175087

在线出版日期：2003-11-07（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：910-913