非线性复合FSVM在设备故障诊断中的应用 |
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引用本文: | 王宇凡,张淑娟,梁工谦.非线性复合FSVM在设备故障诊断中的应用[J].工业工程,2014(4). |
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作者姓名: | 王宇凡 张淑娟 梁工谦 |
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作者单位: | 西北工业大学管理学院; |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(71001085) |
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摘 要: | 为了提高设备故障诊断的精度和准确性,利用模糊支持向量机(fuzzy support vector machine,FSVM),处理设备故障样本中的噪声数据。单个核函数构成的FSVM可以处理单一特征的样本集,但不能满足现有设备故障分析实际应用的需求。本文在现有核函数的基础上,进行复合核函数构建,可以有效解决设备故障样本集异构和分布不规则的特征,并可以对于故障进行有效分析,得到较为诊断准确的研究结果。通过对滚动轴承故障实验数据的分析,证明基于复合核函数的FSVM方法,可以有效提高故障诊断的准确度。该方法相比传统FSVM的分析结果,其故障数据信息利用更加充分,故障诊断准确性有效提高,具有较好的有效性和可行性。
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关 键 词: | 非线性 复合核函数 支持向量机 故障诊断 |
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