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ISSN: 2333-9721
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Fault Diagnosis Method Based on Least Squares Support Vector Machine
基于最小二乘支持向量机的故障诊断方法

Keywords: wavelet packet analysis,fault diagnosis,eigenvector,least squares support vector machine,kernel function
小波包分析
,故障诊断,特征向量,最小二乘支持向量机,核函数,最小,支持向量机,故障诊断,诊断方法,Support,Vector,Machine,Least,Squares,Based,Method,Diagnosis,诊断准确率,仿真结果,选取,动态,参数,核函数,求解,线性方程组,问题转换,二次规划,条件

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Abstract:

提出了一种小波包分析与最小二乘支持向量机相结合的机械设备故障诊断模型.首先对故障信号功率谱进行小波分解,简化了故障特征向量的提取,然后采用最小二乘支持向量机进行故障诊断.在该模型中,用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转换为线性方程组的求解,并提出对核函数的σ参数进行动态选取.仿真结果表明:该模型可以取得较高的故障诊断准确率.

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