面向旋转机械支持向量机方法与故障模式分类的研究硕士论文

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1、独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得桂林电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解桂林电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属桂

2、林电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为桂林电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密在____年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：万方数据日期：日期：摘要摘要支持向量机（SupportVectorMachines,SVM）是在统计学习理论(StatisticalLearningTheory，SLT)基础上发展起来的新型机器学习算法，该方法在解决小样本

3、、非线性及高维问题中表现出许多特有的优势。以支持向量机理论为基础，旋转机械设备为研究对象，针对有限样本情况下旋转机械故障诊断的特点和基于渐进性理论的传统模式识别方法在故障模式分类中面临的一些困难，对适合旋转机械故障诊断特点的支持向量机多值分类算法、多故障分类器模型的建立、分类器的核函数参数优化选择等几方面进行了较为深入的研究，并通过仿真和实验研究，得到了一些有价值的结论。提出一种更适合于旋转机械故障智能诊断的支持向量机算法，并建立多故障分类器模型。对现有的支持向量机分类算法进行系统的比较研究，提出基于支持向量数据描述算法和支持向量机常规多类分类算

4、法相结合的故障诊断方法，建立多故障分类器模型，结合实验数据进行仿真和实验研究，并与传统的多类分类算法进行了实验对比研究，在相同的实验环境下对所有样本完成模型训练和测试分类，识别率提高6%左右，运行时间缩短0.8s左右，该结果表明提出方法的可行性和优越性。提出一种支持向量机故障分类器核函数参数优化选择新方法。针对核函数参数的选择会显著影响分类器的分类性能这一问题，在研究现有核函数参数优化选择方法的基础上，提出一种基于蚁群优化算法的故障分类器核函数参数优化新方法，分别在DIMDATA数据集和DRVI转子实验台数据集下与常规几种参数搜索方法作实验对比研

5、究，结果表明其对数据集的训练辨识率达到98.61%，测试识别率达到97.58%，性能均明显优于其它几种常规参数搜索方法。关键词：支持向量机；旋转机械故障诊断；模式识别；蚁群算法；核函数参数优化.I万方数据摘要AbstractSupportVectorMachine(SVM)isanewmachine-learningalgorithmbasedonStatisticalLearningTheory(SLT),andhasabetterlearningpromotionforsmallsamplesdecision.Aimingatproblems

6、ofthecharacteristicofrotatingmachinefaultdiagnosisontheconditionoffinitesamples,andproblemsfacingtraditionalpatternrecognitionmethodthatbasedonevolutionarytheoryinfaultpatternclassification,thispapertookrotarymachineryastheresearchobject,deeplystudiedtheSVMsMulti-classClassif

7、icationAlgorithmsuitableforthecharacteristicofrotatingmachinefaultdiagnosis,theestablishingofmulti-faultclassifiermodel,andkernelparameteroptimizationofclassifier,basedonsupportvectormachinetheory.Itgotsomevaluableconclusionsthroughtheexperimentandsimulationtests.Thepresentst

8、udyputforwardsupportvectormachine(SVM)algorithmmoresuitableforintell