【摘 要】
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在很多企业中,电机作为动力来源对企业的生产起着决定性作用,因此一旦电机发生故障,给企业带来的损失将难以估量。大多数的电机故障为轴承故障,如果能对电机轴承故障进行有效
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在很多企业中,电机作为动力来源对企业的生产起着决定性作用,因此一旦电机发生故障,给企业带来的损失将难以估量。大多数的电机故障为轴承故障,如果能对电机轴承故障进行有效诊断,将大大降低企业因电机故障而带来的经济损失。支持向量机是一种在人像识别、文本分类等模式识别领域应用广泛的机器学习方法,本文将其引入到电机轴承故障诊断中,利用不同核函数下的支持向量机模型对电机故障数据进行诊断,分析了该算法在电机故障诊断多分类应用场景的诊断效果,对如何选择支持向量机模型进行快速有效的诊断具有一定的参考意义。
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