电机故障将造成巨大的经济损失,甚至于人身安全。一个准确的故障诊断系统能够最大程度地降低风险,有利于生产、生活的正常进行。阐述了支持向量机(SVM)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法的原理,研究了基于LS-SVM的异步电动机故障诊断,比较了正常状况与3类故障的不同,并对3类故障进行了自动分类,测试了分类结果。实验表明,基于SVM的异步电机故障诊断可靠性好,实用性强,验证了SVM的优越性。
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