本文關(guān)鍵詞：SVM和LSSVM應(yīng)用于齒輪箱故障診斷中的對比研究

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【摘要】：為更好的對齒輪箱進行有效的故障診斷,通過SVM(支持向量機)和LSSVM(最小二乘支持向量機)分別對齒輪箱故障特征向量進行故障識別,然后將識別結(jié)果在準確率和運行時間兩個維度進行比較,最終確立LSSVM在齒輪箱故障診斷中的優(yōu)越性。
【作者單位】： 山西機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程系;
【關(guān)鍵詞】： 齒輪箱 故障診斷 SVM LSSVM
【分類號】：TH132.41
【正文快照】： 0引言齒輪箱在現(xiàn)代工業(yè)中應(yīng)用中是必不可少的一部分,齒輪箱在實際工作中工作環(huán)境往往比較惡劣,齒輪箱的可靠性很大程度上決定了整套機械設(shè)備的可靠性,這就對齒輪箱故障診斷提出了更高的要求。SVM(支持向量機)在齒輪箱故障診斷研究中已經(jīng)成為一個熱點,該方法是Vapnik基于統(tǒng)計學(xué)

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