基于自适应助推算法的集成支持向量机在柴油机故障诊断中的应用

摘要：

利用支持向量机(SVM)进行机械故障诊断时,分类效果与核函数紧密相关.但核函数的选取一直缺少明确的理论指导,而且由于学习过程中常采取近似计算,致使分类结果远非期望水平.本研究首先利用匀幅、互信息指标构造特征向量;而后基于自适应助推法得到一系列基本SVM;并基于多样性准则对这些基本SVM进行筛选,最后对满足条件的基本SVM加权得到集成SVM.将集成SVM应用到某型坦克柴油机的故障诊断中,性能评价及分类结果表明,集成SVM比单一SVM具有更好的分类性能,故障诊断准确率更高.

关键词：信息处理技术、自适应、支持向量机、故障诊断

所属期刊栏目：30

分类号：TH17;TP18

在线出版日期：2009-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1368-1374