SVM 现在主要用于故障诊断

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SVM 现在主要用于故障诊断

详 情 说 明

SVM（支持向量机）作为一种经典的机器学习算法，近年来在故障诊断领域展现出显著优势。其核心价值在于能够同时应对两大技术挑战：非线性的故障模式和小样本的训练数据。

在工业场景中，设备故障往往呈现出复杂的非线性特征。传统线性分类器难以准确划分故障状态，而SVM通过核函数技巧（如RBF核）将低维数据映射到高维空间，实现非线性分类边界。这种特性使其能精准识别振动信号、温度曲线等复杂故障特征。

对于小样本问题，SVM的结构风险最小化原则避免了深度学习等大数据依赖型方法的过拟合风险。通过寻找最大化分类间隔的超平面，即使只有几十组故障样本，也能构建泛化能力强的诊断模型。典型应用包括： 轴承磨损检测（通过振动频谱分析） 电路板短路预警（基于电流波形特征） 涡轮机异常诊断（结合多传感器数据）

当前研究前沿聚焦于改进核函数选择策略，以及将SVM与迁移学习结合，进一步提升跨设备故障诊断的适应性。