基于支持向量机的故障诊断

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基于支持向量机和模糊评判的故障诊断方法研究

Ａｂｓｒｃ：Ｉｓｆｒｔｐｏｃｓｅｏｌｃｅａａｗｉｕｚｙｔｏｙ，ｅｔａｔｔｗａｓｒｅｓｄｔｃｌｅｔｄｄｔｔｆｚｈｅｒｕｓｄＳＶＭｒｉｎｇｔｅｒｓｌａｉｈｅｈｔａｎｉｈｅｕｔｏｆｓｍｐｌｓｃｌｕａｅｙｅａｃｌｔｄｂｆｚｙｔｅｙ，ａｈｎｓｍｕａｅｏｔＴｈｅｒｓｔｏｆｔｉｕａｔｎｍａｃｄｗｉｈｔｅｒｓｌｆａｔｌｅｐｒｍｅ．ｉａｕｚｈｏｒｎｄｔｅｉｌｔｄｆｒｉ．ｅｕｌｓｍｌｉｔｈｅｔｈｅｕｔｏｃｕａｘｅｉｎｔｔｗｓｈｅｏｏｅｃｍｅｔｉｇｅｓｔｄｏｔｒｉｅｔｅｔｅｏｆｆｕｌｉｈａｉｆｔｅｃａｇｉｇｏｐｃｒｍ，ａｈｌｒｔｍｖｒｏｈｅｓｎｌｎｅｓｍｅｈｏｆｄｅｅｍｎｈｙｐａｔｎｔｅｂｓｓｏｈｈｎｎｆｓｅｔｕｎｄｔｅａｇｏｉｈ
故障诊断就本质而言是一类分类问题。支持向量机（ｕｐｒＶｅｔｒｃｉｅＳｐｏｔｃｏｈｎ）具有在小样本Ｍａ
收稿日期：２１－４２０００ —７
下即可获得满意的学习效果以及保证所求解为全局最优解等优点，此基于Ｓ因ＶＭ的分类方法具有
其进行模拟仿真，结果与实际试验结果基本相符。克服了根据单一的频谱变化来判断故障的类型，有效地
提高了故障诊断性能。父赴 “ ：模糊理论；支持向量机；故障诊断ｌ分类：Ｔ２ＩＩＰ９文献标 ’码：Ｂｊ：

基于分形和支持向量机的机械设备故障诊断的开题报告

基于分形和支持向量机的机械设备故障诊断的开题报告1.研究背景和意义：近年来，随着机械设备的广泛应用，设备的快速、准确诊断和预测逐渐成为了各个行业的重要研究方向。

然而，由于机械系统自身的非线性、非稳态和复杂性等特点，机械设备的故障诊断存在一定的困难。

因此，如何通过有效的方法对故障进行识别和诊断成为了当前机械设备健康监测领域中的研究热点。

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 作为一种强大的分类算法，具有快速收敛、泛化性能好、精度高的特点，在信号处理、模式识别和预测方面得到了广泛应用。

而分形作为用于研究自然现象和生命现象的数学工具，能够有效地描述非线性、非稳定和复杂系统中的规律性，因此被广泛应用于故障诊断领域中。

本文将结合分形和支持向量机的方法，对机械设备的故障诊断进行研究和探讨，旨在提高机械设备故障的诊断准确率和对机械设备健康状态的监测能力。

2.研究内容和方法：（1）基于分形理论提取机械设备信号的特征。

分形可以通过描述信号的非线性、非稳态和复杂特性，有效地提取信号的重要特征。

本文选取分形理论中常用的分形维数和分形信号的谱密度等作为特征，来描述机械设备的信号特征。

（2）建立支持向量机的故障诊断模型。

通过学习分类和回归的基本原理，建立机械设备故障分类预测模型，以支持向量机为基础，对机械设备的故障状态进行有效地分类识别和预测。

（3）利用实验数据进行验证。

在实验室设置不同类型的故障样本，收集并处理机械设备故障信号，利用分形特征提取和支持向量机的方法进行分类识别和预测，对模型的可行性和有效性进行实验验证。

3.预期研究成果和意义：本文旨在基于分形特征提取和支持向量机的方法，建立机械设备的故障诊断模型，以提高机械设备故障的诊断准确率和对机械设备健康状态的监测能力。

预期研究成果包括：（1）利用分形特征和支持向量机的方法建立机械设备故障诊断模型，以提高机械设备故障的诊断准确率和对机械设备健康状态的监测能力。

基于支持向量机的变压器故障诊断研究

器。
低能放电、高能放电、中低温过热、高温过热和正常等５种状态作为类变量的取值。在样本中，据各种状态的比例随机抽取２０进行诊断，果如下。根０例结表ｉ四种ＳＭ多分类器的比较Ｖ
Ｓｌｒ硼 — —
（）６结果分析。实验结果实验数据来源同上，与传统ＳＭ比较。实验数据见表２。Ｖ表２仿真结果
｛练时间（）】１１ｓ１５．０Ｔ｛
整重匿塑＿二：一墨：二二二：：互二
结语（）多种分类算法来看，１从树形ＳＭ多分类器是比较适用于变压器故障诊Ｖ断的方法。（）２支持向量机方法作为一种优秀的学习和搜索算法，具有很好的推广‘ 能力和较强的非线性动态数据处理能力。但是变压器内部故障现象复杂，用采单一智能方法难以全面准确描述。采用粗糙集对变压器故障信息进行简化，以支持向量机对其进行准确的故障诊断，补了单一算法的不足。弥
一～
（）用粗糙集方法，３利对离散化后的决策表进行约简，形成最终约简表。（）４建立ＳＭＶ多分类器，选择适当的核函数及其参数，用约简后的样本训练支持向量机，至取得满意效果。直（）５用检验数据对已训练好的ＳＭ进行检验。Ｖ
工智能的方法，因此在故障诊断前采用粗糙集理论对样本进行数据预处理有利于故障诊断。利用粗糙集方法与支持向量机结合进行变压器故障诊断的步骤如下。（）１分析数据，选择原始样本集，形成原始决策表。（）２对原始决策表进行连续数据的离散化。

基于支持向量机的故障诊断方法

基于支持向量机的故障诊断方法郑媛媛1，杨鹏2，冀香雅11东北电力大学自动化工程学院，吉林吉林（132012）2东北电力大学理学院，吉林吉林 (132012)E-mail: zhgynyn@摘要：通过对支持向量机原理的分析，将凸壳理论用于基于支持向量机的故障诊断中，用凸壳顶点集来代替整个样本集来训练，运用实际数据进行仿真，仿真结果表明，本文方法在学习性能和推广性能方面与采用整个样本集基本相同，但降低了存储空间，提高了学习速度。

关键词：支持向量机；故障诊断；凸壳1．引言在现代化生产中，生产过程的任何故障不仅直接影响产品的产量和质量，而且还可能造成严重的设备和人身事故。

长期的生产实践使人们认识到，要使机组设备安全、可靠、有效地运行，充分发挥其效益，必须发展过程监测和故障诊断技术[1]。

故障智能诊断技术代表了诊断技术的发展方向，其发展与人工智能技术的发展密切相关。

回顾诊断技术的发展历程，专家系统在诊断技术中的应用，为故障诊断的智能化提供了可能性，使诊断技术进入了新的发展阶段。

但专家系统只是依赖于经验知识库，却不能创新和发展。

由于人工神经网络具有很强的自学习能力，因此人工神经网络理论成为计算机与人工智能、认知科学等相关专业的新的研究热点，并且在故障智能诊断领域得到了较多的应用。

人工神经网络的算法基础是传统统计学，传统统计学所研究的主要是当样本趋向于无穷多时的统计性质。

但在现实问题中，样本的数目通常是有限的，因此需要学习机器具有较强的推广能力，即对符合某规律，虽然没有学习过的样本也能给出合理的结论。

但神经网络算法对于当样本数有限的问题，训练效果良好的一个算法结构却可能表现出很差的推广能力，即所谓的神经网络过学习问题。

并且人工神经网络仅仅试图使风险最小化，并没有使期望风险最小化，因而造成了推广性方面较为严重的缺陷。

近年来，人们认识到神经网络的学习算法缺乏定量的分析与机理完备的理论结果，从而使新的学习算法的研究成为机器学习的研究热点和关键问题。

基于支持向量机的变压器故障多层次诊断及定位

支持向量机（Ｖ是Ｖｐｉ等人根据统计学理ＳＭ）ａｎｋ论中的结构风险最小化原则提出的，初是用来解最决模式识别的问题。ＳＭＩ够提高学习机的推广能Ｖ … ￣力．训练样本很少的情况下，在它所得到的决策规则仍能对独立的测试集有较小的误差。此外，ＶＳＭ是
ｍａｈｎｎｓｌｉｇｔｅｓｌｓｍｐｅｎｎｉｅｒａｄｈｇｉｎｉｎｌｐｔｒｅｏｎｔｎａｄｏｈｒａｐｃｓｔｏｖｈｒｂｅｃｉｅｉｏｖｎｈｍａｌａｌ，ｏｌａｎｉｈｄｍｅｓｏａａｔｎｒｃｇｉｏｎｔｅｓｅｔｏｓｌｅｔｅｐｏｌｍｓｎｅｉｅｉｔｇｉｒｎｆｒｅａｌｒｎｏｍａｉｎａｏｔｒｄｎａｔｎｅｔｉｔ，ｓｌｓｍｐｅｓｚｎｔｅｓｕｓＴｅｅｐｒｍｅｔｓｏｅｘｓｉｎｔｓｏｎａｍｒｆｉｅｉｆｒｔｂｕｅｕｄｎ，ｕｃｒｎｙｍａｌａｌｉｅａｄｏｈｒｉｓｅ．ｈｘｅｉｎｈｗｄｕｏａｔａｐｌｉｇｔｅｓｐｏｅｔｒｃｉｅｔａｓｒｒｆｕｔｉｇｏｉａｄｌｃｔｎｉｅｓｎｂｅａｄｆａｉｌ．ｈｔｐｙｎｕｐｒｖｃｏａｈｔｍａｈｎｏｔｎｆｍｅａｌｄａｎｓｎａｉｓｒａｏａｌｎｅｓｂｅｒｏｓｏｏ

基于支持向量机和交叉验证的变压器故障诊断

基于支持向量机和交叉验证的变压器故障诊断张艳;吴玲【期刊名称】《中国电力》【年(卷),期】2012(045)011【摘要】为及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出基于优化惩罚因子C 参数的支持向量机算法(C-SVC:C-support vector classification)和交叉验证算法相结合的变压器故障诊断方法.该方法利用变压器在故障时产生的氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔的体积分数数据建立训练集和测试集.在训练集中,该方法能自动优化出(寻找最佳)支持向量机的核函数的参数γ和惩罚因子C,利用优化的参数对训练集进行训练,可得到最佳的支持向量机模型,并用该模型对测试集进行分类,从而诊断出变压器的故障类型.变压器故障诊断实例分析结果证明,该方法可行,有效,且具有较高的故障诊断准确率.%A novel method for power transformer fault diagnosis based on the C-SVC (support vector classification with the optimized penalty parameter C) and cross-validation algorithm is presented, which can monitor and detect latent transformer faults timely and accurately. The training and testing sets of the C-SVC algorithm are built upon the data about the dissolved gases including hydrogen, methyl hydride, ethane, aethylenum and acetylene produced from transformer faults. Through the optimizing process of the penalty parameter and kernel function parameter y in the training set, the optimal support vector machine model can be gotten, with which the classification of data in the testing set can be conducted to determine fault features. The method has been validatedby many practical examples to be feasible and efficient with high fault diagnosis accuracy.【总页数】4页(P52-55)【作者】张艳;吴玲【作者单位】自贡电业局调度局,四川自贡 643000;自贡电业局调度局,四川自贡643000【正文语种】中文【中图分类】TM41【相关文献】1.基于交叉验证支持向量机算法的交通状态判别研究 [J], 高林;盛子豪;刘英2.基于交叉验证支持向量机的短期负荷预测 [J], 李洪江;刘栋3.基于交叉验证网格寻优支持向量机的产品销售预测 [J], 张文雅;范雨强;韩华;张斌;崔晓钰4.基于交叉验证支持向量机储层预测方法及应用 [J], 张军华;任雄风;赵杰;谭明友;于正军5.基于网格搜索与交叉验证的支持向量机糖尿病并发症诊断预测 [J], 韦哲;张宇刚;石栋栋;王能才;赵刚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进支持向量机的模拟电路故障诊断研究

・
４・
理论与实践
２１年第３０１１卷第６期
基于改进支持向量机的模拟电路故障诊断研究
罗沛清பைடு நூலகம்，梁青阳，郭刚，张晨飞
（空军航空大学，吉林长春１０２）３０２摘要：针对支持向量机（ｕｐ￣ＶｅｔｒＭａｈｎ）及小波分解用于模拟电路故障诊断时，一对一算法具Ｓｐｏｃｏｃｉｅ
ＳＭ）ａｔｅｓｍｍ．ＴｅｓｕａｏｓｌｏａｔｕｔｉｎｓｅｈｄｈｓｇｏｉｎｓｆｃａｄｆｓｉｔｉａａｙｉｇｈＶｔｈａｅｔｅｈｉｌｉｒｕｓｈｗｔｔｈｆｌｄｇｏｉｍｔｏａｏｄｄａｏｉｅｅｔｎａｉｌｙｎｎｌｎｅｉｍｔｎｅｔｓｈｅａａｓｇｓｆｅｂｉｚｔ
Ｏ引言
随着电子技术的发展，模拟电路广泛应用于工
响。针对小波变换对模拟电路故障特征提取有良好的效果，但最优小波基选取困难以及一对一支持向量机具有测试准确率高，训练简单，但是其核参数和惩罚因子难以确定的特点，本文利用混合粒子群算法对一对一支持向量机的核参数及小波变换的小波基进行优化，寻找最优小波基及支持向量机模型参数。此方法
发展，神经网络以及支持向量机等应用到模拟电路故
障诊断上，与传统方法相比，不需要电路的朴树结构，因而可以用到非线性电路上。但是神经网络在训练过程中普遍存在收敛速度慢，容易陷于 “ 部最局

基于球结构支持向量机的故障劣化趋势诊断

一
支持向量机的拉格朗日乘子？，球心，
１ … ，０；，４
１… ，，，ｋ每一个集合Ａ包含ｎ个点ｘ，１ …，这些半径平方Ｒ，４７ｉ，ｎ，＝ｍ＝，（）断剩余的４诊
各６０组测试样本数据，建，较Ｒ比与Ｒ，断属于哪类诊故障，果如表１结。
（）１
分析的可视化技术
ｓｌ＿
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ＿ｌ
（２）
将三种状态下的各６组测试数据二维显示进行表１三类球结构支持向０
ｌ ≤ ？ｃ０ ≤
引进核函数，（）式（）式１和２变换成二次规划问题：
得到ｌＯ３Ｏｘ个数据。中取每一类的前４个数据为训练其０
样本，剩余６个数据为测试样本。三类训练样本的数据［］王立强．于多元统计图的高维数据降维方法及应用研究［］０５基Ｄ．如图１３～所示。横坐标是每类训练样本的前４Ｉ分（个ＭＦ秦皇岛：山大学，０６燕２０．（编辑黄获）量，纵坐标是每类训练样本所对应的４个ＩＭＦ的内禀模
并且采用主成份
类的所有样本点，？其中ｉ１ …，ｍｌ…，。＝，ｎ，＝，Ｊｊ｝由ＫＴ条件，Ｋ得到Ｌｇａｇａｒｎｅ函数，转化为对偶问题：
ｍ（＝Ｔ？？ ∑ （・）ａ）∑ａ（・）一？
ｉ，，
了验证，使球结构支持向量
机的诊断结果更加直观化。

基于支持向量机的异步电机故障诊断系统

强，证了Ｓ验ＶＭ的优越性。
关键词：障诊断；故支持向量机；小二乘支持向量机最中图分类号：Ｍ３３Ｔ８６３Ｔ４；Ｐ０．文献标识码：Ａ文章编号：０ — ５１２０）１０７ — ３１１４５（０８０ — ０２００
维普资讯
第２５卷第１期
２００８年１月
机
电
工
程
ＶＯ．５１２ＮＯ１．
ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬ＆Ｅ１ＥＣＴＲＩＣＡＬＥＮＧＩＮＥＥＲＩＭＡＧＡＺＩＮＧＮＥ
Ｊｎ０８ａ．２０
０前言
异步电机结构简单，率较高，格低廉，工农应的信号作为原始数据源，并最后采用Ｌ —ＶＳＳＭ算法完成故障分类。
业生产和日常生活中都获得了广泛的应用。电机故障不但损坏电机本身，而且影响整个系统的正常工作，甚至危及人身安全，成Ｉ大的经济损失造７
Ａｂｓｒｃ：ＴｈｅｌＯｏａｌｂｉｇｇａｏｓｉｃｏｌ１ａｅｙＡｎａｅｒｔａｌｄｉｇｎｓｓｓｓｅｃｎｒｄｅｔｅｒｓｎｔａｔｌＩｒｆｕｈｗｉｌｒｎｎ￣ｔｌｓｎｅ：ｍｙａ１ｓｆｔ．ｌｏｎ（ｃｕａｅｆｕｔａｏｉｙｔｍａｅｕｅｈｉｋｉ
１支持向量机故障诊断原理
支持向量机（Ｖ是一种解决非线性分类、数ＳＭ）函估计和密度估汁的有力工具引。并且ＳＭ是在统计Ｖ

基于支持向量机的装备故障诊断专家系统

ａｖａａｅｆＳＶＭｎｄｎｔｇｓｏａｄＥＳａｍｐｒｖｄｄａｎｏｉｒｏｒｎｃ．ｈｓｉｏｅｉｇｓｓｐｅｆｍａｅ
Ｋｅｒｓｕｐｒｅｔｒｍａｈｎ（ＶＭ）ｅｐｒｙｔｍ，ｆｕｔｄａｎｓｓｙｗｏｄ：ｓｐｏｔｖｃｏｃｉｅＳ，ｘｅｔｓｓｅａｌｉｇｏｉ
—
—
ＳＶＭ）在统计学习理论（ｔｔｔａＬａｎｎ是Ｓａｉｉｌｅｒｉｇｓｃ
ｌ＝ｔ
ＴｈｏｙＳＴ）基础上发展起来的一种新的机器学ｅｒ，Ｌ习方法。ＳＶＭ基于结构风险最小化原则，表现出了很强的泛化能力，以很好地克服维数灾难和过拟可
摘
要：针对现代化复杂武器装备故障诊断问题，结合支持向量机和专家系统的各自特点，出了基于支持向量机的武提
器装备故障诊断专家系统整体结构和诊断模型将支持向量机嵌入专家系统中，现知识自动获取和快速逻辑推理，家系实专统完成知识库管理与维护、号推理诊断以及相关解释等工作，分发挥支持向量机和专家系统两者的优势，高了系统的符充提
ｆｕｌｉｇｓｓｅｐｒｙｔｍｓｄｏａｔｄａｎｏｉｘｅｔｓｓｅｂａｅｎＳＶＭｉｒｓｎｔｄｔｏｖｈａｌｉｇｓｓｐｏｂｅｏｆｍｏｄｒｓｐｅｅｅｏｓｌｅｔｅｆｕｔｄａｎｏｉｒｌｍｅｎ

基于支持向量机的故障诊断方法研究

基于支持向量机的故障诊断方法研究近年来，基于机器学习的故障诊断方法已经成为了诊断领域的研究热点。

其中，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）被广泛应用于故障诊断领域，并已经取得了不错的结果。

本文将对基于支持向量机的故障诊断方法进行研究，旨在探讨其优势和应用前景。

一、SVM的原理SVM是一种二分类模型，其目的是在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。

SVM的决策函数为：f（x）=sign（w·x+b）其中，w是法向量，b是偏置，x是特征向量，f（x）为预测值，sign（·）为符号函数。

SVM方法利用Kernel技巧将非线性问题转化为线性问题，进而解决二分类问题。

其核函数的选择在一定程度上决定了SVM的性能，不同的核函数适用于不同的数据分布。

二、基于SVM的故障诊断方法在故障诊断中，SVM主要应用于分类问题。

具体而言，将已知状态的数据分为正常数据和故障数据，通过训练建立分类模型。

其流程如下：（1）收集数据。

通过传感器、监控设备等手段，获取机器设备的运行参数，构成数据集。

（2）数据处理。

对数据进行预处理、特征提取等操作，建立特征向量。

（3）划分数据集。

将数据集划分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来测试模型的预测性能。

（4）模型训练。

利用SVM算法对训练集进行拟合，得到分类器。

（5）模型测试。

用测试集对分类器进行测试，评价模型的分类性能。

（6）模型优化。

在模型的训练和测试过程中，通过不断优化模型参数，提高模型的分类性能。

三、SVM在故障诊断中的优势（1）数据处理简单。

SVM对数据质量的要求不高，可以处理各种数据类型和数据分布，降低了对数据预处理的要求。

（2）分类性能强。

SVM可以非常有效地解决线性和非线性分类问题，且对噪声数据有较强的容错能力。

（3）适应小样本数据。

SVM对于数据量较小的情况下，仍然可以取得很好的分类效果。

（4）泛化能力强。

一种基于支持向量机的齿轮箱故障诊断方法

诊断时出现的过学习、收敛速度慢、化能力弱等缺点，有效应用于齿轮箱故障诊断。泛能
关键词故障
中图分类号
诊断决策齿轮箱多分类支持向量机
Ｔ３Ｔ１２Ｈ１２Ｐ８
人工神经网络
进行故障精确诊断；］赵艳丽等运用灰色关联多参数法对齿轮箱中点蚀、损、合和断齿４种典型故磨胶障进行了有效区分［。６］
随着计算机技术的发展，以人工神经网络（ — ＡｒｔｃａＮｕａＮｅｗｒ，称ＡＮ为代表的智能ｉｉｅｒｌｔｏｋ简ｉｆｌＮ）技术也广泛应用于齿轮箱故障诊断。ｌｏＷｉｎ等开发ｓ
以得到保证。支持向量机（ｕｐｒＶｅｔｒＭａＳｐｏｔｃｏ —
析［；ａ等利用高阶累积量具有对高斯噪声和对称２Ｉｉ非高斯噪声不敏感的特性，振动信号进行短时分对析，效提取了故障信号【；故障模式识别方面，有３在Ｗａｇ等利用信号的平均方法，立了齿轮振动信ｎ建号分析的ＡＲ模型Ｌ；ｏａｉａ使用模糊分类器４Ｂｃｎａ等］ｌ
数。通过结合投票法和决策树的基本思想，针对性地构造了多分类支持向量机决策结构并将其应用于齿轮箱故有
障诊断。际齿轮箱故障诊断试验结果表明，决策结构较好地解决了小样本学习问题，免了人工神经网络进行实该避

基于支持向量机的多类分类在变压器故障诊断中的应用

ｍｕｔｃａｓｃａｓｃｔｎｌ．ｌｓｌｓｉａｏ．ＴｅｍａｈｍａｉａｄｌｏｕｔｒｄｃｉｎｆｒｔｎｆｒｒＷａｕｌｂｓｄｏＶＭｌｏｙｉｉｆｉｈｔｅｔｌｃｍｏｅｆａｌｐｅｉｔａｓｍｅｓｂｉａｅｎＳｆｏｏｒｏｔｔｅｒ．Ｄｅｉｉｎｌｃｓｏ．
中图分类号：Ｍ４１Ｔ１２Ｔ１；Ｐ８文献标志码：Ａ
ＡｐｌｃｔｏｆＳｐｉａｉｎｏＶＭｕｔ－ｌｓｌｓｉｃｔｏｉｔａｆｒｅａｌｉｇｓｓｍｌｉｃａｓｃａｓｆａｉｎｎｒｎｓｏｍｒｆｕｔｄａｎｏｉｉ
ｔｅｅｒ
０引言
支持向量机（ｕｐｒＶｃｒｃｉ，Ｖ是在统计学习ＳｐｏｅｔｈｎＳＭ）ｔｏＭａｅ理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法… 。支持向
量机最初是为了两类分类问题而设计的，在实际应用中，多类分类的问题更为普遍。如何将二类分类问题推广到多类分类
ｂｎｒｒｅＷｓｄｔｓａｌｈｔｅｄａｎｓｓｍｏｅ．Ｔａｓｏｍｅａｔｗｅｅｃａｓｆｄｅａｔｙｔｉｉｇａｄｓｍｕａｉｇｉａｙｔｅａｕｅｏｅｔｂｉｈｉｇｏｉｄ１ｒｎｆｒｒｆｕｓｓｓｌｒｌｓｉｅｘｃｌｂｒｎｎｉｌｔｉｙａｎｎＳＶＭｎｎｄｓｗｉｔ．ｏｏｅｔＭａａｈｌｂ

支持向量机在工业故障诊断中的应用

支持向量机在工业故障诊断中的应用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它在工业故障诊断中的应用越来越受到关注。

本文将探讨SVM在工业故障诊断中的应用，并介绍其原理、优势和限制。

一、SVM的原理SVM是一种监督学习算法，其基本原理是通过找到一个最优超平面来将不同类别的样本分开。

这个最优超平面使得两个不同类别的样本点到超平面的距离最大化，从而实现分类。

SVM的核心思想是通过将低维空间中的样本映射到高维空间，将线性不可分的问题转化为线性可分的问题。

二、SVM在工业故障诊断中的应用1. 特征提取在工业故障诊断中，提取有效的特征是十分关键的一步。

SVM可以通过核函数的映射将原始特征空间映射到高维空间，从而使得原本线性不可分的特征变得线性可分。

这样一来，我们可以更好地区分不同类别的故障样本，提高故障诊断的准确性。

2. 故障分类SVM在工业故障诊断中可以用于进行故障分类。

通过训练样本集，SVM可以学习到一个最优的分类超平面，然后将新的故障样本映射到该超平面，从而实现对故障的分类。

相比于其他分类算法，SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，可以有效地应对不同类型的故障。

3. 故障预测除了故障分类，SVM还可以用于故障预测。

通过对历史故障数据的训练和学习，SVM可以建立一个预测模型，用于预测未来可能出现的故障。

这对于工业生产中的故障预防和维护具有重要意义，可以大大减少故障带来的生产损失。

三、SVM的优势1. 高维空间映射：SVM通过核函数的映射将原始特征空间映射到高维空间，从而使得原本线性不可分的问题变得线性可分，提高了分类的准确性。

2. 泛化能力强：SVM在处理小样本和非线性问题时表现出较好的泛化能力，可以有效地应对不同类型的故障。

3. 可解释性强：SVM可以通过支持向量的分析，找出对分类决策起关键作用的样本点，从而帮助工程师理解故障的原因和机理。

四、SVM的限制1. 计算复杂度高：SVM在处理大规模数据集时，需要耗费大量的计算资源和时间。

(完整版)基于SVM的齿轮箱轴承故障诊断(含matlab程序)

基于支持向量机（SVM）的齿轮箱轴承故障识别一、轴承故障诊断1、概述轴承是旋转设备的一个重要部件，它提供重要的负载承受能力，以支撑转子系统抵抗静态的和动态的外力。

轴承构件，由于它的使用寿命长、负载能力高、能量损失低而被广泛应用于工业和公用设施，是大型机械装备(包括动力机械、机车车辆、泵与风机等)中的关键部件。

高速运转的大型机械装备，其轴承的载荷重且为交变载荷，而且工作环境恶劣，经常发生轴承性能劣化和损坏，影响整个装置的安全可靠性，一旦出现故障将导致严重的损失，有必要对轴承工作状态进行模式识别与诊断。

轴承根据工作的摩擦性质不同可分为滑动摩擦轴承（简称滑动轴承）和滚动摩擦轴承（简称滚动轴承）两大类。

本文所测得的数据来自实验室齿轮箱的滑动轴承，滑动轴承的特点有：(1)在高速重载下能正常工作，寿命长。

(2)精度高。

(3)滑动轴承可做成剖分式的，能满足特殊结构的需要。

(4)液体摩擦轴承具有很好的缓冲和阻尼作用，可以吸收震动，缓和冲击。

(5)滑动轴承的径向尺寸比滚动轴承的小。

(6)起动摩擦阻力较大。

通过对轴承进行故障诊断有以下优势：(1)早期预报、防止事故发生，降低事故发生率;(2)预知性维修，提高设备管理水平，降低维修费用，减少维修时间，增加运行时间;(3)提高设备的设计、制造水平，改进产品质量;(4)确定复杂机器的最佳工作参数，提高效率;(5)降低噪声，泄露等污染，保护环境。

2、滑动轴承失效形式（1）磨粒磨损进入轴承间隙的硬颗粒（如灰尘、砂粒等），在起动、停车或轴颈与轴承发生边缘接触时，都将加剧轴承磨损，导致几何形状改变、精度丧失，轴承间隙加大，使轴承性能在预期寿命前急剧恶化。

（2）刮伤进入轴承间隙中的硬颗粒或轴颈表面粗糙的轮廓峰顶，在轴承上划出线状伤痕，导致轴承因刮伤失效。

（3）咬合（胶合）当轴承温升过高，载荷过大，油膜破裂时，或在润滑油供应不足条件下，轴颈和轴承的相对运动表面材料发生粘附和迁移，从而造成轴承损坏。

东北大学本科毕业设计论文《基于支持向量机算法的电网故障诊断方法研究》

ABSTRACT
With electricity demand growth and technology progress, power grid has become larger and more complex. Due to the formation of large power grids, the quality of electricity supply and electric security improves, also, resources complementary has been strengthened. Once fault occurs, however, it will spread to a wider area with a faster speed. For these merits, this study focuses on the fault diagnosis for power network based on support vector machine. By analyzing relative literatures and building a simulation model, this thesis finishes the analyzing of fault waveforms and harmonic distribution, and studies fault characteristics from the perspective of signal synthesis. To extract fault features submerged in original fault data, this thesis deeply studies the fuzzy processing method, the value detection of instantaneous current and the common fault feature extraction method based on wavelet singular entropy. For the error-prone of instantaneous current detection, fuzzing set ideas is drew to optimize the training samples and by modifying diagnostic strategies, the shortcoming is overcame. To reduce the elapsed time of the common fault feature extraction method based on wavelet singular entropy, a new fault feature combination is proposed by comparing the method with instantaneous current detection. This new combination can inspect faults rapidly when current has a sharp rise such as no- load line closing serious short circuit and improve the diagnostic accuracy when fault current rise is more gentle by taking advantage of wavelet transform which has a wealth of information. Under the condition that the fault features are extracted entirely, artifirt vector machine are used to diagnose power network faults. On one hand, a comparison of the two methods and a study on kernels, multi-class classification methods and SVM training algorithms are carried out. On the other hand, for a figurative expression of the diagnostic results, two dimensions are constructed from the training samples and a twodimensional optimal hyperplane is established by analyzing simulation system structure and data characteristics. Finally, by analyzing the spatial distribution of sample points, the three-dimensional optimal hyperplane is explored. －III－

基于支持向量机的发动机故障诊断研究

ａｅｉｌｔｏｔｅｒｓｌｈｗｔａｈｕｐｒｅｔｒｋｓｍｕａｉｎ，ｈｅｕｔｓｏｈｔｔｅｓｐｏｔｖｃｏｍａｈｎａａｅｙｉｈａｃｒｃｃｉｅｈｓｖｒｈｇｃｕａｙ．
ＦａｌａｎｓｓｏｇｎｓｉｅＢａｅｏｕｐｒｃｏｃｉｅｕｔＤｉｇｏｉｆＥｎｉｅＭｉｆｒｓｎＳｐｏｔＶｅｔｒＭａｈｎ
ＺａｇｈｎＫａｙｉｕ．ＬｕＤｉＳｎＬｉｎｏｇｘｉＤｏＷｅｊａｕｎｕｎ（ｌｅｅｏＥｅｔｏｉａｎＥｅｔｏｉＥｎｉｅｒｎＨａｂｎＵｎｖｒｉｙｆＳｉｎｅｎｃｎｌｇＣｏｌｇｆｌｃｒｎｃｌａｄｌｃｒｎｃｇｎｅｉｇｒｉｉｅｓｔｏｃｅｃａｄＴｅｈｏｏｙ，
ＫｙｅＷｏｄ：ａｌｉｇｏｉｕｐｒｖｃｏｃｉｅＳｌａｌｉｅｒｓＦｕｔｄａｎｓｐｏｔｅｔｒｍａｈｎ；ｍａｌｍｐｅｓｚｓＩＳｓ
汽车发动机在使用过程中随着技术状况下降，故障现象增问题、出现局部极小点问题等。１因此将多分类支持向量机（Ｖ应用到ｓＭ）将有助于提高故障诊断的精度和故障诊断的多，因此对发动机的故障诊断并排除，对发动机节能和减少污染有发动机的故障诊断中，蕾卜重要的意义。分由于发动机是一个高阶，线性，惯量，模智能化。非大多型的系统，其故障难以用精确的数学模型描述。统的方法是运用传神经网络、模糊逻辑、专家系统等基于数据学习的智能故障诊断方１支持向量机（ＶＭ）Ｓ法＿２但是这些传统方法理论基础都是传统统计学，大数定律１］－，根据可知，只有当训练样本数目接近无限大时才能准确表达。但对于发动机这样一种集机械、电子、液压、息处理等为一体的复杂工况的信机器，其故障模式的识别是～个小样本学习问题。ａｎｋ由Ｖｐｉ博士等人不断完善的支持向量机算法在在人脸识别、文本分类、物病害作ＳＭ是从线性可分情况下的最优分类面发展而来的，本思想Ｖ基可用两维情况来说明。图１，角形和正方形分别表示两类样在中三本，Ｈ为分类线，、Ｈ．分别为过离分类线最近的样本且平行于分类Ｈ线的直线，邻之间的距离叫做分类间隔（ｒｉ）最优分类线即相ｍａｇｎ。为要求分类线不但能将类正确分开（练错误为０，训）而且使得分类间

基于支持向量机的故障诊断

分别输入给Ｍ个两类分类器，以上分类输出函数式可得Ｍ个从输出结果，比较Ｍ这个数求出最大者，输出为最大的分类器则
的序号即为测试样本Ｘ所属的类别号。
２基于支持向量机的故障诊断方法（）程图１流
ｔｅｅｗｏｒｒｌｌａｈｎｔｋｏｆｐａａｌｄｉｇｎｏｉｗｈｃｈｅｓｓｉｂａｓｏｕｐｐｔｅｔｒａｈｉｅｅｄｎｓｏｒｖｃｏｍｐｐｏｔｅｏｒｍａｉｓ，ｕｌｄｉｇｎｉ，ｒｖｃｔｃｈｎｅｆｔａｏｓｓｗａｖｅｐｋｔａｅｌｔａｃｅｄｅｏｍｐｉｏｎＰｒｉｌｃｏｓｔ，ｉｐａＣｏｍｐｏｎｎＡｎｙｓ（ｉｎｃｅｔａｌｓｉＰＣＡ）
ｃｌｓｉｅａｅｇｉｅａｎｉｔｏｄｕｅｓｈｓｅｐｓａｎｓｉｕａｔｎｓｆｔｅａｓｆｒｒｖｎ，ｄ，ｒｉｎｃｔｅｔｄｍｌｉｏｈｍｕｌ－ｆｕｌｃｌｓｆａｔａｎｅｏｔａｔａｓｉｅｒＬｓｌｉｉｙ，ｎｗａｐｐｒｃｈｓｏａｉｐｒｅｎｅｄ，ｅｓｔ
故障诊断等多值分类问题时，虑训练集Ｔ（Ｙ） … （。考＝｛Ｘ，，Ｘ，Ｙ
Ｉ
，
信处
终ＳＶＭ分类
） ∈（ｘ｝ＸＹ），中Ｘ ∈ＸＣＲ。Ｙ ∈Ｙ１・，ｉ１ … Ｉ中：其．，＝｛，－Ｍ，，。－＝式

支持向量机在电网故障诊断中的应用案例

支持向量机在电网故障诊断中的应用案例支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它在电网故障诊断中有着广泛的应用。

本文将介绍支持向量机在电网故障诊断中的应用案例，并探讨其优势和局限性。

电网故障是电力系统中常见的问题，它会导致供电中断、设备损坏甚至火灾等严重后果。

因此，准确、快速地诊断电网故障对于保障供电质量和安全至关重要。

传统的电网故障诊断方法主要依赖于专家经验和规则，但这种方法存在主观性强、依赖于专家经验等问题。

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它通过在特征空间中构建一个最优超平面来实现分类或回归任务。

在电网故障诊断中，支持向量机可以利用历史故障数据和相关特征来训练模型，从而实现对新故障的自动诊断。

以电力变压器故障诊断为例，支持向量机可以通过分析电流、电压、温度等多个特征来判断变压器是否存在故障。

首先，收集一定时间内的变压器运行数据，并提取出相应的特征。

然后，利用这些特征训练支持向量机模型，使其能够学习到正常和故障状态下的特征分布。

最后，当新的变压器数据输入模型时，支持向量机可以根据特征的分布情况进行分类，从而实现对变压器故障的诊断。

支持向量机在电网故障诊断中有着许多优势。

首先，它能够处理高维特征空间的数据，适用于复杂的电网故障诊断问题。

其次，支持向量机具有较强的泛化能力，能够在训练样本有限的情况下准确地进行分类。

此外，支持向量机还能够处理非线性问题，通过核函数将数据映射到高维空间，从而实现非线性分类。

然而，支持向量机在电网故障诊断中也存在一些局限性。

首先，支持向量机对大规模数据的处理效率较低，训练时间较长，不适用于实时诊断场景。

其次，支持向量机对于噪声和异常数据较为敏感，需要对数据进行预处理和清洗。

此外，支持向量机的模型参数选择和核函数选择也需要一定的经验和调试。

综上所述，支持向量机在电网故障诊断中具有重要的应用价值。

它能够通过学习历史数据和相关特征，实现对新故障的自动诊断。