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基于支持向量机的机械系统多故障分类方法

Application of Support Vector Machine in Multi-fault Classification of Mechanical System

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【作者】 段江涛李凌均张周锁何正嘉符寒光

【Author】 Duan Jiangtao(Xidian University) Li Lingjun Zhang Zhousuo He Zhengjia Fu Hanguang(Xi’an Jiaotong University)

【机构】 西安电子科技大学机电工程学院西安交通大学机械工程学院西安交通大学机械工程学院 讲师710071西安市博士710049西安市副教授教授博士生导师710049西安市

【摘要】 提出了一种利用支持向量机 (SVM)对机械系统故障进行分类的新方法 ;以二值分类为基础 ,开发了基于支持向量机的多值分类器。并以齿轮的多种故障分类为例 ,进行了实际应用验证。结果表明 ,该方法具有很好的分类能力和较高的计算效率 ,不需要对原始数据进行预处理就可达到满意的效果 ,可以满足在线诊断的要求 ,适合于机械故障诊断中的多故障分类。该方法的应用 ,为故障诊断技术向智能化方向发展提供了新的途径。

【Abstract】 A new method of fault classification for mechanical system by means of support vector machine (SVM) is proposed and a multi-class SVM classifier based on binary classification was developed. Experiments of fault gears classification by their vibration signals was conducted. The results from the experiments prove that the SVM method has a good classification ability and high efficiency for multi-fault classification in mechanical systems, even for the cases without preprocessing of the original signal.

  • 【文献出处】 农业机械学报 ,Transactions of The Chinese Society of Agricultural Machinery , 编辑部邮箱 ,2004年04期
  • 【分类号】TH17
  • 【被引频次】44
  • 【下载频次】525
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