SVM多类分类算法及其在故障诊断中的应用

摘要：

支持向量机理论最初是针对两类问题线性可分的模式识别提出来的.在故障诊断领域,多类故障诊断是经常出现的问题.介绍了几种基于支持向量机的多类分类算法的原理,在此基础上提出一种权重二叉树多类分类算法,考虑故障状态和正常状态、重要故障和次要故障、常见故障和不常见故障之间的权重不同,适当把最佳分类面往远离重要的或常见的类别一方偏离一定的距离.在小样本情况下对转子模拟试验台典型的多类故障进行诊断,结果表明它比较符合实际工程要求.

关键词： 支持向量机 SVM 故障诊断 多类分类算法

作者: 袁胜发 褚福磊

作者单位: 清华大学精密仪器与机械学系(北京);南方冶金学院机电工程学院(赣州) 清华大学精密仪器与机械学系(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2004年全国振动工程及应用学术会议

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 419-421

在线出版日期: 2004-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）