设备状态趋势的SVM预示技术研究

来源 :机械科学与技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：MAOMAO1002333141

【摘要】

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SVM采用结构风险最优化准则,预示推广能力强并有很好的鲁棒性.分析了SVM技术的理论,推导了SVM进行机电设备趋势预测的理论算法,给出了进行预测的步骤,建立了SVM用于故障趋势

【作者】

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王红军徐小力张建民

【机构】

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北京理工大学机械与车辆工程学院,北京机械工业学院

【出处】

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机械科学与技术

【发表日期】

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2006年4期

【关键词】

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设备状态趋势预示 SVM 预测模型 machine condition trend prediction support vector machine

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SVM采用结构风险最优化准则,预示推广能力强并有很好的鲁棒性.分析了SVM技术的理论,推导了SVM进行机电设备趋势预测的理论算法,给出了进行预测的步骤,建立了SVM用于故障趋势预示的模型.将该模型用于某机组振动烈度的预示,进行了不同核函数和不同C值和ε值的比较,证明采用径向基函数和适当的损失函数,取得了较好的预测效果.并将SVM与AR模型的提前20步预测结果进行了比较.结果证明该算法对设备状态的趋势具有较好的预示能力.

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