基于支持向量机的机电BIT虚警抑制

诊断间歇故障是降低BIT虚警的一个主要途径。针对目前间歇故障诊断方法的不足，根据支持向量机(SVM)的小样本学习优点，建立基于支持向量机的三状态(正常、间歇故障、永久故障)故障诊断模型，再以振动信号的AR模型系数为特征，在少量训练样本下，利用该模型SVM诊断间歇故障。实验结果表明，该方法可在多种间歇故障、少量训练样本的情况下，对间歇故障进行有效诊断，从而达到降低BIT虚警的目的。