简介概要

支持向量机多故障分类研究

来源期刊：矿山机械2007年第4期

论文作者：齐保林李凌均李志农

文章页码：99 - 108

关键词：支持向量机;(SVM);多类故障分类;人工神经网络;智能故障诊断;

摘要：研究了多值分类支持向量机在机械故障诊断中的应用,以滚动轴承振动信号进行了分类实验。实验表明,在小学习样本条件下SVM比RBF人工神经网络具有更好的分类性能和推广能力。SVM方法的应用为以计算机技术为基础的设备监测、智能故障诊断提供技术保障。

详情信息展示

齐保林，李凌均，李志农

郑州牧业工程高等专科学校食品工程系郑州大学振动工程研究所郑州大学振动工程研究所河南郑州450011 郑州大学振动工程研究所

关键词：支持向量机;(SVM);多类故障分类;人工神经网络;智能故障诊断;