基于支持向量机的转辙机轴承故障分类实验研究

摘要：

本文针对转辙机轴承故障分类问题,在支持向量机二分类原理和算法的基础上,构建了一种基于支持向量机的多故障分类器。将该多故障分类器应用于滚动轴承实验台4种轴承故障的分类,测试结果表明,分类正确率达到了93％,比广义回归神经网络多故障分类器的分类正确率提高了9％.说明支持向量机多故障分类器具有很好的分类能力,为其应用于高速铁路转辙机的故障诊断奠定了基础。

关键词： 轴承故障 故障诊断 数据处理 支持向量机

作者: 徐建立

作者单位: 西安铁路信号工厂工艺部,西安 710048

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年全国振动工程及应用学术会议(暨第十二届全国设备故障诊断学术会议、第二十三届全国振动与噪声控制学术会议)

会议地点: 沈阳

会议语种:中文

页码: 341-344

在线出版日期: 2010-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）