支持向量机多分类故障诊断程序

资 源 简 介

支持向量机多分类故障诊断程序

详 情 说 明

支持向量机（SVM）在故障诊断领域的应用展现出独特优势，特别是在处理多分类问题和小样本数据时。本文介绍一个基于SVM的5种故障分类诊断系统实现方案。

该系统核心是利用SVM的二分类特性扩展为多分类故障诊断。对于5种故障类型，可采用一对多或一对一策略构建多个分类器。通过分析设备传感器采集的故障数据特征，系统首先判断故障是否发生，再进一步识别具体的故障类型。

相比传统神经网络方法，该方案有三个显著优势：1) 在小样本情况下仍能保持较高分类准确率；2) 基于结构风险最小化原则，泛化能力更强；3) 通过核函数技巧可有效处理非线性分类问题。实际应用中需要注意特征选择和参数优化，特别是核函数类型和惩罚系数的选择将直接影响分类性能。