基于AR-SVM的转子故障诊断

作     者：张龙 熊国良 陈慧 李嶷 ZHANG Long;XIONG Guo-liang;CHEN Hui;LI Yi

作者机构：华东交通大学机电工程学院南昌330013 

基　　金：江西省自然科学基金(0450017) 华东交通大学校立课题资助项目(部分) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2005年第11期

页      码：138-140页

摘      要：将时间序列建模与支持向量机相结合并应用于转子故障诊断领域。用时间序列理论进行故障建模,可以在缺乏对实际故障机理了解的情况下从机组自身的运行过程中动态获取故障的统计特征信息1。而支持向量机作为模式识别领域的新工具,其具有小样本学习能力等显著优势2。这里首先对实验台振动信号建立时间序列模型,然后用模型参数来训练一个支持向量机作为故障诊断的分类器。实验结果表明,这种方法有很好的实用性。

主 题 词：时间序列 故障诊断 支持向量机 SVM 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 080201[080201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2005.11.066

馆 藏 号：203485870...