基于KPCA和SVM的电梯故障诊断系统

来源期刊：机械设计与制造2010年第1期

论文作者：黄水霞 张广明 邱春玲 黄凯

文章页码：196 - 198

关键词：KPCA;SVM;故障诊断;电梯;故障辨识;

摘    要：针对电梯故障的非线性特性及故障特征不明显,传统方法分析后留下的显著成分不能反映这种非线性属性等问题,提出了核主元分析(KPCA)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。利用KPCA在高维空间具有较强的特征选择能力和支持向量机具有较强的辨识率的特点,通过核主元分析法提取电梯故障特征,以达到降维作用,再利用支持向量机分类模型进行故障辨识。实验证明用此方法进行电梯的故障诊断具有更快更好的诊断效果。