基于拒绝式转导推理M-SVDD的机械故障诊断

摘要：

针对现有多类支持向量域数据描述(multi-class support data description,M-SVDD)存在的不足和局限性,提出一种拒绝式转导推理多类支持向量域数据描述(rejeeted transductive inference M-SVDD,RTIM-SVDD)方法,并将该方法应用于机械加工故障诊断当中.首先,RTIM-SVDD通过训练寻求一个尽可能包含所有数据样本的最小超球体作为拒绝检测面,来整体学习样本知识或数据描述,并以一定的拒绝度判别新的测试样本,达到故障检测的目的;其次,应用分别包含各个类别样本的多个超球体,来判别满足一定拒绝度的样本,实现多分类问题.对于模糊样本点归属判别关键问题,本文采用一种新的转导推理规则来进行决策.最后,通过一个仿真实验进行验证,结果证明了RTIM-SVDD的可行性和有效性.

关键词：拒绝式转导推理多类支持向量域数据描述、故障诊断、拒绝度

所属期刊栏目：30

分类号：TF212.9

资助基金：国家自然科学基金60704043;"国家985工程"科学创新二期、厦门市科技计划高校创新项目3502

在线出版日期：2009-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1353-1358