基于支持向量机的机械设备状态趋势预测研究

提出了用支持向量机对机械设备状态趋势进行预测的新方法,构造了相应的支持向量回归机,并分别用仿真数据和实际数据对其性能进行了验证．将该支持向量回归机应用于某机组振动信号的预测,采用径向基核函数和合适的参数,使该向量回归机对振动量峰峰值的单步预测误差小于2％,24步预测误差小于5％,表明该算法对机械设备的运行状态趋势具有较好的预测能力．     

基于支持向量数据描述的机械故障诊断研究

为了解决在机械智能监测与诊断中缺少故障样本的问题，提出了一种机械故障单值分类的新方法——支持向量数据描述法。该方法只需要一类目标样本作为学习样本，而不需要其他非目标样本，就可以建立起单值分类器，从而区分了非目标样本和目标样本。将这种方法应用在机械故障诊断和状态监测中，仅仅依靠正常运行时的数据信号，而不需要故障数据，就可以监测机器的运行状态，且不需要对原始数据进行特征提取。实验结果表明，支持向量数据描述法与传统的神经网络方法相比，具有较好的分类能力和较高的计算效率。     

基于支持向量机的机械故障诊断方法研究

针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题，提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法，介绍了该方法的原理和算法，并利用模拟故障数据建立了多故障分类器。这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障分类器，不必进行信号预处理以提取特征量，便可实现多故障的识别和诊断。测试结果表明，当数据样本中含有26％的噪声时，故障分类器仍然能正确分类多种故障。这种诊断方法具有算法简单、可对故障在张分类和故障分类能力强的优点。     

基于支持向量机故障分类器的参数优化研究

针对基于支持向量机故障分类器的参数优化问题，讨论了以半径-间距上界(RM界)最小化为目标的支持向量机参数优化的原理，提出了一种简化算法．针对梯度下降算法计算复杂和在梯度无法求出时不能实现优化的不足，简化算法不需计算梯度，而是利用固定的迭代步长来实现核函数一个参数的优化．依据简化算法实现了二分类故障分类器的参数优化，并应用于汽轮发电机组的蒸汽激励和轴瓦松动故障的分类器中．测试结果表明，通过参数优化可提高故障分类器的分类能力．