基于图像和支持向量机的机械设备故障诊断方法
在传统故障诊断方法中,从信号或者信号的分析结果,如FFT变换、轴心轨迹、时频图像等中确定并提取计算机可分析的故障特征是一个难题.本文利用支持向量机对隐含信息的学习能力和对高维数据不敏感的特点,利用支持向量机直接对信号分析的结果进行辨识,从而避免了故障特征提取的难题,实现了故障的智能诊断.对几种典型故障的实验表明,该方法在机械设备故障诊断领域有着很好的推广应用前景.
故障诊断 支持向量机 高维数据 图像
朱永生 耶健 杨俊燕 张优云
西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室,西安,710049 西安交通大学图书馆网络与信息技术中心,西安,710049
国内会议
昆明
中文
98-100
2006-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）