基于支持向量机的转子系统故障诊断方法研究

支持向量机在故障诊断中的应用研究故障诊断是一个广泛的领域，它在现代工业和科技发展中占据着重要的地位。

随着计算技术的进步，人们的故障诊断能力也得到显著的提高，同时，也出现了许多新的故障诊断方法和技术。

支持向量机（SVM）就是其中一个值得关注的方法。

SVM是一种基于统计学习理论的分类模型，它以较小的结构风险获得较小的经验风险为目标，对分类问题进行有效处理。

在故障诊断的应用中，SVM可以对大量的故障样本数据进行分析，找出隐藏在数据中的规律和特征，为诊断提供可靠的依据。

1. SVM在故障诊断中的优点在故障诊断中，SVM具有诸多优点。

最显著的优点是其能够高效地处理非线性、高维度以及高复杂度的问题。

同时，SVM具有较高的泛化能力，能够有效地对未知的故障样本进行分类和识别。

此外，SVM对于噪声数据和样本不平衡的情况也具有较强的容忍性。

值得一提的是，SVM还可以利用一些特殊的技术进行模型的优化和改进。

例如，通过使用核函数，可以将特征空间映射到高维度空间中，从而提高分类准确度。

此外，SVM还可以与其他算法结合使用，如基因算法、遗传算法和粒子群优化算法等，以进一步优化和提升分类性能。

2. SVM在故障诊断中的应用案例目前，SVM已经在许多不同领域的故障诊断中得到了应用。

以下列举了一些典型案例。

2.1 电力系统中的支持向量机故障诊断电力系统是一个复杂的系统，往往会因为电压异常、设备损坏或故障等原因导致停电，严重影响电力供应的可靠性和稳定性。

为了确保电力系统的正常运行，需要对其进行不断的监测和故障诊断。

在这个领域中，SVM可以利用一些先进的特征提取和分类技术，对电力系统数据进行分类和预测，从而实现故障诊断和预测的目的。

2.2 基于SVM的机械故障诊断机械设备的运行状态直接关系到工业生产的效率和质量。

当机器出现故障时，需要及时进行检测和诊断，以免造成更大的损失。

在这个领域中，SVM可以对机械故障数据进行特征提取和分类，从而实现精准的故障诊断和预测。

基于支持向量机的故障诊断模型研究近年来，机器学习技术在工业领域得到了广泛的应用。

故障诊断作为机器学习技术应用的一个方向，其研究具有较广泛的实际应用价值。

故障诊断模型可以有效地识别和预测设备中的故障，因此具有很大的工业应用前景。

本文将探讨基于支持向量机的故障诊断模型研究，并对该模型的实现及优化方法进行阐述。

一、支持向量机支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，被广泛应用于分类、回归和模式识别等领域。

SVM 通过在特征空间中找到最优的超平面来建立分类模型，以最大化两个不同分类的样本之间的间隔，从而提高分类精度和泛化能力。

SVM 算法具有精度高、鲁棒性强、泛化能力好等优点，在许多实际问题中都有着广泛的应用。

因此，基于 SVM 的故障诊断模型也越来越被研究者所青睐。

二、基于支持向量机的故障诊断模型基于支持向量机的故障诊断模型主要分为两个部分：特征提取和分类预测。

1. 特征提取特征提取是故障诊断模型的基础，为分类预测提供了关键的输入。

一般情况下，特征提取可以采用时间域、频域、时频域等不同的方法进行。

在实际应用中，根据故障类型的不同，有时也需要根据相应的故障特性进行特殊处理。

2. 分类预测分类预测是故障诊断模型的核心，通常采用 SVM 算法进行建模。

其实现步骤主要包括数据集的构建、模型训练和预测等过程。

在构建数据集时，需要将经过特征提取的数据按照其所属的故障类型进行标记，以便进行分类预测。

训练模型时，选取适当的核函数、调整参数等也是提高分类精度的关键。

在进行预测时，可以通过 SVM 模型对新的数据进行分类，以实现故障的诊断。

三、基于支持向量机的故障诊断模型优化在实际应用中，由于数据样本的不均衡性、决策边界复杂等问题，基于支持向量机的故障诊断模型存在一定的局限性。

因此，在进行模型优化时需要考虑这些问题，并针对性地进行改进。

1. 数据样本的不均衡性数据样本的不均衡性是指在训练数据集中，不同类别的样本比例不同，从而导致模型的分类效果受到影响。

基于小波分析-最小二乘支持向量机的转子碰摩故障诊断金志浩; 于宝刚; 杨铮鑫; 王雷【期刊名称】《《沈阳化工大学学报》》【年(卷),期】2019(033)003【总页数】7页(P251-256,288)【关键词】碰摩; 声发射; 小波分析; 最小二乘支持向量机; 故障诊断【作者】金志浩; 于宝刚; 杨铮鑫; 王雷【作者单位】沈阳化工大学能源与动力工程学院辽宁沈阳110142【正文语种】中文【中图分类】TH165.3转子碰摩故障作为严重威胁旋转机械的常见故障，国内外学者对其进行了深入研究.Sinha等[1]发现转子叶轮受到冲击载荷时转轴会受到扭矩和轴向力的影响，转子系统失稳，从而发生碰摩.Ahmad[2]认为碰摩现象高度非线性，并发现混沌现象中含有包括碰摩信息在内的重要故障信息.He等[3]利用波束形成法和小波包能量法对碰摩声发射信号进行分析，可以准确判断转子碰摩位置.郑近德等[4]提出自适应部分经验模态分解法对碰摩信号进行分析，能够有效识别碰摩故障.当前主要有两大类方法应用于转子系统碰摩故障诊断：一类是基于故障理论模型的诊断方法;一类是基于故障信号的诊断方法[5].基于信号的诊断方法具有快速性、实时性和高准确性等优点.相对于振动检测，声发射技术对旋转机械早期损伤更为敏感[6-7].对于碰摩声发射信号的研究主要集中在时频分析、神经网络等方面[8-10].小波分析可以同时使时间窗和频率窗发生改变，同傅里叶变换相比，其可以同时在时域和频域对信号进行分析，具有良好的时频分析特性[11].最小二乘支持向量机是标准向量机的一种扩展，在降低计算复杂性、加快算法收敛速度的同时[12-13]，较好地解决了小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题，克服了在神经网络方法中无法避免的局部极值、过度学习等问题，具有很强的泛化能力[14-15].FV520B 作为一种马氏体沉淀硬化不锈钢，其耐腐蚀性好、强度高、硬度高并且焊接性能良好，能够较好地满足转子系统对材料的要求，广泛应用于大型旋转机械的转轴和叶轮的生产中[16]，但是少有人对它的碰摩声发射信号进行分析.本文提出一种小波分析和最小二乘支持向量机相结合的方法(WA-LSSVM)来进行FV520B 转子多碰摩副碰摩故障诊断.1 小波变换及最小二乘支持向量机基本原理1.1 小波变换基本原理在函数空间L2(R)中，若ψ(ω)∈L2(R)的连续，其小波函数的容许性条件为：(1)式中：Ψ(ω)为ψ(t)的傅里叶变换，则将ψ(t)称作基本小波.将ψ(t)经过伸缩与平移后，得到一组小波基函数ψa,b(t)：a,b∈R,a≠0(2)式中：a为尺度因子；b为平移因子.将下式定义为关于小波基ψ的连续小波函数：(Wψf)(a,b)=〈f,Ψa,b〉=(3)令连续小波变换中的尺度因子参数a=2-j，平移因子b=k2-j，其中j∈Z，k∈Z，则离散小波的定义为：Cj,k=〈f,ψj,k〉=(4)式中C为与信号无关的常数.1.2 最小二乘支持向量机(LSSVM)基本原理最小二乘支持向量机回归的算法[17]，如下：(1) 设已知训练集T={(x1,y1),…，(xn,yn)}∈(X×Y)n，其中：xi∈X=Rn，yi∈Y=R，i=1,2,3，……，n；(2) 选择适当的参数与适合的核函数；(3) 构造并求下列问题：(5)s.t.yi=WTφ(xi)+b+ei，i=1,2,3,…，n其中：φ(•)为空间映射函数；w为权矢量；ei为误差变量；b为偏差量；j(•)为损失函数；γ为误差惩罚参数.可构造拉格朗日函数：L(w,b,e,α)=J(w,e)-(6)式中：αi∈R为拉格朗日乘子.分别求(6)式对ei，αi，w，b的偏导，联立可得：(7)其中：由(7)式可以导出αi和b.(4) 构造决策函数：(8)其中φ(x)Tφ(xi)为核函数部分.2 小波分析和最小二乘支持向量机(WA-LSSVM)相结合的故障识别分类方法利用小波分解进行声发射信号特征提取及应用LSSVM故障识别分类的模型如图1所示，具体步骤如下：(1) 首先采用db10小波基对获取的声发射信号进行尺度为5的小波分解和细节重构.(2) 对分解重构后的细节信号进行分析，假设原始信号中5个尺度层分别为1、2、3、4、5，则总信号S可以表示为：S=S1+S2+S3+S4+S5(9)(3) 提取频带信号能量，设Si(i=1,2,3,4,5)对应的能量为Ei(i=1,2,3,4,5)，则有：(10)(4) 构造特征向量，以各尺度的能量为元素构造能量特征向量T，构造如下：T=[E1，E2，E3，E4，E5](11)当能量较大时，Ei(i=1,2,3,4,5)是一个较大的数值，不便于对数据进行处理，对此特征向量T进行归一化处理，令：(12)T′=[E1/E,E2/E,E3/E,E4/E,E5/E](13)T′为归一化后的特征向量.(5) 最小二乘支持向量机采用径向基函数作为核函数：k(x,xi)=φ(x)Tφ(xi)=exp[(-‖x-xi‖)/2σ2](14)采用径向基核函数得到的最小二乘支持向量机的最优分类函数为：(15)从式(7)和式(14)可以看出：只有误差惩罚参数γ和径向基函数的宽度参数σ是待选的，本文采用交叉验证的方法选择误差惩罚参数γ和径向基函数的宽度参数σ.(6) 分别取18组无碰摩、HT250定子与FV520B转子碰摩、15MnV定子与FV520B转子碰摩归一化后的特征向量作为LSSVM训练集，并且交叉验证，确定参数误差惩罚参数γ和径向基函数的宽度参数σ，再在上述工况分别取12组归一化后的特征向量作为LSSVM的测试集，进行不同材料的碰摩故障识别.图1 声发射信号WA-LSSVM碰摩故障诊断模型Fig.1 Acoustic emission signal WA-LSSVM rubbing fault diagnosis model3 实验研究3.1 实验装置实验采用转子试验台进行实验，利用碰摩试件和转盘碰摩来模拟旋转机械碰摩故障.该试验台用交流电机驱动，电机的转速由调速器进行控制.转子碰摩试验台如图2所示.图中1、2、3为基座，4为转轴，5为联轴器，6为转盘(材料为FV520B)，7为电机，在8、9、10位置分别安装1、2、3号传感器；声发射仪采用北京声华兴业公司的SDAEA声发射检测仪，传感器型号为SR150A；设采样频率为2 500 kHz、采样点数为2 048、采样时间为0.8 ms.图2 转子碰摩试验台Fig.2 Rotor rubbing test bench3.2 实验过程HT250和15MnV是大型离心压缩机的常用壳体材料，因此研究FV520B转子与上述两种材料的碰摩极具现实意义.故实验过程中选取的碰摩试件材料为HT250和15MnV，碰摩试件的几何形状与尺寸完全相同.根据碰摩副的不同将实验分为A、B、C三组：A组为无碰摩故障实验；B组为HT250试件碰摩实验；C组为15MnV试件碰摩实验.实验过程中发现，在转速达到350 r/min、470 r/min、550 r/min、650 r/min、800 r/min和1 000 r/min时使试验台发生碰摩现象，能够听到明显的嗡鸣声.获得碰摩转速下各个工况的声发射信号，以350 r/min时C组碰摩实验为例，如图3所示.图3 350 r/min时C组碰摩副碰摩的声发射信号Fig.3 Acoustic emission signals of group C rubbing pairs at 350 r/min3.3 小波分析选取上述实验过程中采集的无碰摩故障以及2种碰摩副在6种不同转速、工况下的声发射信号各30组.采用db10小波基对采集的540组声发射信号进行尺度为5的小波分解和细节重构，计算出各个尺度的能量比值.本文以转子转速为350r/min时为例进行分析，如图4～图6所示.图4 350 r/min摩多尺度能量百分比Fig.4 Multi-scale energy percentage without rubbing at 350 r/min图5 350 r/min时HT250试件碰摩多尺度能量百分比Fig.5 Multi-scale energy percentage of HT250 specimen rubbing at 350 r/min图6 350 r/min时15MnV试件碰摩多尺度能量百分比Fig.6 Multi-scale energy percentage of rubbing 15MnV specimen rubbing at 350 r/min图4、图5、图6分别对应350 r/min时A组、B组、C组声发射信号小波分解后的各个尺度能量比值.由图4可知：在350 r/min的转速下，无碰摩时监测到的声发射信号所携带的能量主要集中在d3、d4、d5三个区域；图5和图6有碰摩试块时监测的信号所携带的能量主要集中在d2、d3两个区域.由多尺度能量百分比可以清楚分辨试件是否碰摩，但是对于何种材料碰摩，多尺度能量百分比仍不能准确判断，需做进一步研究.当转速为470 r/min、550 r/min、650 r/min、800r/min和1 000 r/min时，分析情况与350 r/min类似，不再赘述.3.4 最小二乘支持向量机碰摩故障诊断识别LSSVM是处理二分类问题的方法，但在实际应用中需要解决多分类问题[18]，现在多类分类算法有一对一、一对多和有向决策树分类法等.本文需要对3种不同工况进行分类，应用一对多分类算法.将实验所采集的声发射信号经小波分解后得到的各尺度能量百分比作为LSSVM分类器的输入.以转子350 r/min时为例，将声发射信号在3种不同工况下小波分解的能量百分比各随机取18组作为训练样本，交叉验证，最后确定误差惩罚参数为0.1、径向基函数的宽度参数为100；剩余12组作为测试样本，应用LSSVM分类器进行碰摩故障识别分类.设无碰摩时分类器输出为1，HT250试件碰摩时分类器输出为2， 15MnV试件碰摩时分类器输出为3. 当转速为470 r/min、550 r/min、650 r/min、800 r/min和1 000r/min时，分析步骤与350 r/min相同.分类结果如图7～图12所示.由图7～图12和表1可知：FV520B转子声发射信号通过WA-LSSVM方法进行分析，可以高效的对碰摩故障进行诊断，并且能够识别不同的碰摩材料，准确率均达到83 %以上.因此，小波分析和最小二乘支持向量机相结合的方法能够快速有效地诊断转子碰摩故障，并且识别碰摩材料.图7 350 r/min时故障诊断识别结果Fig.7 Fault diagnosis identification results at 350 r/min图8 470 r/min时故障诊断识别结果Fig.8 Fault diagnosis identification results at 470 r/min图9 550 r/min时故障诊断识别结果Fig.9 Fault diagnosis identification results at 550 r/min图10 650 r/min时故障诊断识别结果Fig.10 Fault diagnosis identification results at 650 r/min图11 800 r/min时故障诊断识别结果Fig.11 Fault diagnosis identification results at 800 r/min图12 1 000 r/min时故障诊断识别结果Fig.12 Fault diagnosis identification results at 1 000 r/min表1 WA-LSSVM诊断模型对测试样本的识别正确率Table 1 Recognition accuracy of WA-LSSVM diagnostic model for test samples %组别转速/(r·mi n-1)3504705506508001 000无碰摩故障91.791.710010091.791.7HT250碰摩试件100100 91.710010091.715MnV碰摩试件10083.310010010091.74 结论利用小波多尺度分解获取FV520B转子声发射信号的各尺度能量百分比，并将能量百分比作为最小二乘支持向量机分类器的输入，得到以下结论：(1) 转子声发射信号通过小波多尺度分解，发现无碰摩时，声发射信号能量主要集中在d3、d4、d5三个区域；发生碰摩时，能量主要集中在d2、d3两个区域.通过分析各尺度的能量百分比，可以直观有效的对转子碰摩故障进行诊断.(2) 提出基于小波分析和最小二乘支持向量机的转子碰摩故障诊断方法，开展碰摩故障诊断测试实验，结果表明该方法能够快速高效的对FV520转子碰摩进行诊断，并且对碰摩材料进行识别，识别准确度均大于83 %.(3) 实验采用了两种材料与FV520B转子碰摩，为实际工程中采用其他材料的碰摩故障诊断提供技术支持.【相关文献】[1] SINHA S K.Rotor Dynamic Analysis of Asymmetric Turbofan Rotor Due to Fan Blade-Loss Event with Contact-Impact Rub Loads[J].Journal of Sound andVibration,2013,332(9):2253-2283.[2] AHMAD S.Rotor Casing Contact Phenomenon in Rotor Dynamics LiteratureSurvey[J].Journal of Vibration and Control,2010,16(9)：1369-1377.[3] HE T,XIAO D H,PAN Q,et al.Analysis on Accuracy Improvement of Rotor-Stator Rubbing Localization Based on Acoustic Emission Beamforming Method[J].Ultrasonics,2014,54(1):318-329.[4] 郑近德,潘海洋,张俊，等.APEEMD及其在转子碰摩故障诊断中的应用[J].振动、测试与诊断,2016,36(2):257-263.[5] 姚红良,韩清凯，李凌轩，等.基于谐波分量的转子系统碰摩故障定量诊断方法[J].机械工程学报,2012,48(5):43-48.[6] KIM Y H,TAN A C C,YANG B S.Parameter Comparison of Acoustic Emission Signals for Condition Monitoring of Low-Speed Bearing[J].Journal of MechanicalEngineering,2008,6(1):45-51.[7] 于洋,杨平,杨理践.基于小波变换与统计分析的转子碰摩声发射特性研究[J].振动与冲击,2013,32(9):130-134.[8] 何永勇,印欣运，褚福磊.基于小波尺度谱的转子系统碰摩声发射特性[J].机械工程学报,2007,40(6):149-153.[9] 邓艾东,赵力，包永强.基于模糊熵的转子碰摩声发射信号的识别[J].机械工程学报,2010,46(3):71-75.[10]张勇,周昀芸,王博，等.基于声发射信号的铝合金点焊裂纹神经网络监测[J].机械工程学报,2016,52(16):1-7.[11]BENZ A E e of Acoustic Emission Techniques for Detection of Discontinuities[J].Materials Evaluation,1998,56(10):1215-1222．[12]SUYKENS J A K,VANDEWALLE J,DE MOOR B,et al.Optimal Control by Least Squares Support Vector Machines[J].Neural Networks,2001,14(1):23-35.[13]VAN GESTEL T,SUYKENS J A K,BAESENS B,et al.Benchmarking Least Squares Support Vector Machine Classifiers[J].Machine Learning,2004,54(1):5-32.[14]FRANKLIN J.The Elements of Statistical Learning:Data Mining,Inference and Prediction[J].The Mathematical Intelligencer,2005,27(2):83-85.[15]BURGES C J C.A Tutorial on Support Vector Machines For Pattern Recognition[J].Data Mining and Knowledge Discovery,1998,2(2):121-167.[16]王光存,李剑锋,贾秀杰,等.离心压缩机叶片材料FV520B冲蚀过程演变规律[J].中南大学学报(自然科学版),2016,47(6):1878-1887.[17]顾燕萍,赵文杰,吴占松.最小二乘支持向量机的算法研究[J].清华大学学报(自然科学版),2010,50(7):1063-1067.[18]ZHAO C H,CHEN W H,GUO C Y.Research and Analysis of Methods for Multi-Class Support Vector Machines[J].CAAI Transa on Intelligent Systems,2007,2(4):11-17.。

基于支持向量机的故障诊断方法郑媛媛1，杨鹏2，冀香雅11东北电力大学自动化工程学院，吉林吉林（132012）2东北电力大学理学院，吉林吉林 (132012)E-mail: zhgynyn@摘要：通过对支持向量机原理的分析，将凸壳理论用于基于支持向量机的故障诊断中，用凸壳顶点集来代替整个样本集来训练，运用实际数据进行仿真，仿真结果表明，本文方法在学习性能和推广性能方面与采用整个样本集基本相同，但降低了存储空间，提高了学习速度。

关键词：支持向量机；故障诊断；凸壳1．引言在现代化生产中，生产过程的任何故障不仅直接影响产品的产量和质量，而且还可能造成严重的设备和人身事故。

长期的生产实践使人们认识到，要使机组设备安全、可靠、有效地运行，充分发挥其效益，必须发展过程监测和故障诊断技术[1]。

故障智能诊断技术代表了诊断技术的发展方向，其发展与人工智能技术的发展密切相关。

回顾诊断技术的发展历程，专家系统在诊断技术中的应用，为故障诊断的智能化提供了可能性，使诊断技术进入了新的发展阶段。

但专家系统只是依赖于经验知识库，却不能创新和发展。

由于人工神经网络具有很强的自学习能力，因此人工神经网络理论成为计算机与人工智能、认知科学等相关专业的新的研究热点，并且在故障智能诊断领域得到了较多的应用。

人工神经网络的算法基础是传统统计学，传统统计学所研究的主要是当样本趋向于无穷多时的统计性质。

但在现实问题中，样本的数目通常是有限的，因此需要学习机器具有较强的推广能力，即对符合某规律，虽然没有学习过的样本也能给出合理的结论。

但神经网络算法对于当样本数有限的问题，训练效果良好的一个算法结构却可能表现出很差的推广能力，即所谓的神经网络过学习问题。

并且人工神经网络仅仅试图使风险最小化，并没有使期望风险最小化，因而造成了推广性方面较为严重的缺陷。

近年来，人们认识到神经网络的学习算法缺乏定量的分析与机理完备的理论结果，从而使新的学习算法的研究成为机器学习的研究热点和关键问题。

基于支持向量机集成的故障诊断方法研究的开题报
告
一、选题背景
随着现代工业的发展，各种传感器和控制器的应用越来越广泛。

同时，随着设备复杂度的增加，设备故障也变得越来越普遍。

故障诊断是
维修工作中最重要的一项工作，旨在提高设备的可靠性和生产率。

支持
向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类算法，已经被广泛应用于故障诊断。

然而，SVM 的性能通常受到数据不平衡和噪声的影响。

为了
解决这些问题，研究者们提出了许多集成学习方法，这些方法通过结合
多个单独的分类器来提高分类性能。

因此，将 SVM 与集成学习方法相结合，可以进一步提高故障诊断的性能。

二、研究目的
本研究旨在研究基于支持向量机集成的故障诊断方法，旨在提高故
障诊断的精度和鲁棒性。

三、研究内容
本研究将从以下方面进行研究：
1.支持向量机原理及其在故障诊断中的应用
2.集成学习方法的原理及其在故障诊断中的应用
3.基于支持向量机集成的故障诊断方法的设计与实现
4.实验验证和结果分析
四、研究意义
本研究可以为现代工业的故障诊断提供一种有效的、高性能的方法。

同时，通过对支持向量机集成的故障诊断方法的研究，可以进一步拓宽
集成学习方法的应用领域，并为相关研究提供借鉴。

基于支持向量机的故障预报与诊断方法研究的开题报告一、研究背景和意义在现代工业生产中，机械设备的故障问题一直是生产安全和企业效益的重要因素。

传统的故障检测方法往往需要采集大量的数据进行分析，并需要一定的专业知识和技能来分析这些数据，而且这些方法基本上都是针对每一台设备的特定故障进行分析，无法进行全局的故障监测和预测。

因此，基于支持向量机的故障预报与诊断方法研究具有重要的理论和实际意义。

支持向量机是一种新型的模式识别方法，其基本思想是将高维空间中的数据映射到一个低维空间，找到一个最优的分类决策面，将不同的样本分开。

支持向量机方法具有许多优点，如准确性高、泛化能力强、不受样本大小和维数限制、支持非线性分类等。

因此，本研究旨在利用支持向量机方法，开发一种高效、准确的故障预报与诊断方法，为机械设备的健康管理和故障维修提供有力的支持。

二、研究内容和技术路线本研究将采用支持向量机方法，对机械设备的故障进行预报和诊断。

具体内容如下：1. 收集机械设备的运行数据，并采用数据挖掘技术进行特征提取。

2. 利用支持向量机方法对机械设备的运行状态进行分类，建立故障预报模型。

3. 基于支持向量机方法，对机械设备的故障进行诊断和分类。

4. 设计故障诊断系统，对机械设备的故障进行监测和报警。

技术路线如下：1. 数据采集：利用传感器等设备，收集机械设备的运行数据。

2. 数据预处理：对采集到的原始数据进行去噪、滤波、归一化等处理。

3. 特征提取：利用数据挖掘技术，提取数据的有用信息。

4. 模型建立：采用支持向量机方法，建立故障预报模型。

5. 故障诊断：利用支持向量机方法，对机械设备的故障进行诊断。

6. 系统设计：设计故障诊断系统，进行实时监测和报警。

三、拟解决的关键问题和预期结果1. 支持向量机方法如何应用于机械设备的故障预报和诊断？解决方案：采用支持向量机方法，对机械设备的运行数据进行分类和预测。

预期结果：建立一种高效、准确的故障预报和诊断方法，能够实现机械设备的健康管理和故障维修。

基于支持向量机的转子系统早期故障诊断方法
牛伟;成娟;毛宁;刘海堂;郭阳明
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2014(033)009
【摘要】转子系统中的振动信号包含了很多状态信息,运行过程中故障特征的有效提取和识别对于转子系统早期故障诊断非常关键.针对转子系统故障信息的复杂性,提出将小波包分析和支持向量机相结合的转子系统早期故障诊断方法.该方法首先利用改进的小波包方法提取早期故障特征;然后将提取的特征向量输入基于支持向量机的分类器进行故障识别.实验分析结果表明,该方法在小样本情况下,能够有效识别转子系统的早期故障,具有很好的分类精度,而且能够实现旋转机械的多故障诊断.【总页数】5页(P18-21,25)
【作者】牛伟;成娟;毛宁;刘海堂;郭阳明
【作者单位】中航工业西安航空计算技术研究所,陕西西安710068;西安应用光学研究所,陕西西安710065;中航工业西安航空计算技术研究所,陕西西安710068;中航工业西安航空计算技术研究所,陕西西安710068;西北工业大学计算机学院,陕西西安710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP277
【相关文献】
1.一种基于支持向量机预测器模型的转子系统故障诊断方法 [J], 于德介;陈淼峰;程军圣;杨宇
2.基于内禀模态能量熵与支持向量机的转子故障智能诊断方法的研究 [J], 祝晓燕;田希;朱霄珣;李文华
3.基于多维度排列熵与支持向量机的轴承早期故障诊断方法 [J], 贾峰;武兵;熊晓燕;熊诗波
4.基于决策树与多元支持向量机的齿轮箱早期故障诊断方法 [J], 张亮;陈志刚;杨建伟;汪耀林
5.基于局域波和混沌的转子系统早期故障诊断 [J], 王凤利;赵德有;马孝江
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基于支持向量机的故障诊断方法研究近年来，基于机器学习的故障诊断方法已经成为了诊断领域的研究热点。

其中，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）被广泛应用于故障诊断领域，并已经取得了不错的结果。

本文将对基于支持向量机的故障诊断方法进行研究，旨在探讨其优势和应用前景。

一、SVM的原理SVM是一种二分类模型，其目的是在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。

SVM的决策函数为：f（x）=sign（w·x+b）其中，w是法向量，b是偏置，x是特征向量，f（x）为预测值，sign（·）为符号函数。

SVM方法利用Kernel技巧将非线性问题转化为线性问题，进而解决二分类问题。

其核函数的选择在一定程度上决定了SVM的性能，不同的核函数适用于不同的数据分布。

二、基于SVM的故障诊断方法在故障诊断中，SVM主要应用于分类问题。

具体而言，将已知状态的数据分为正常数据和故障数据，通过训练建立分类模型。

其流程如下：（1）收集数据。

通过传感器、监控设备等手段，获取机器设备的运行参数，构成数据集。

（2）数据处理。

对数据进行预处理、特征提取等操作，建立特征向量。

（3）划分数据集。

将数据集划分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来测试模型的预测性能。

（4）模型训练。

利用SVM算法对训练集进行拟合，得到分类器。

（5）模型测试。

用测试集对分类器进行测试，评价模型的分类性能。

（6）模型优化。

在模型的训练和测试过程中，通过不断优化模型参数，提高模型的分类性能。

三、SVM在故障诊断中的优势（1）数据处理简单。

SVM对数据质量的要求不高，可以处理各种数据类型和数据分布，降低了对数据预处理的要求。

（2）分类性能强。

SVM可以非常有效地解决线性和非线性分类问题，且对噪声数据有较强的容错能力。

（3）适应小样本数据。

SVM对于数据量较小的情况下，仍然可以取得很好的分类效果。

（4）泛化能力强。