SVM在机械液压传动系统故障预测中的应用研究

作者：李燕飞; 李春光; 卜笛祺

来源：自动化与仪器仪表, 2023, (02): 42-45.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2023.02.042

• 液压传动系统
• 故障检测
• 支持向量机
• 核函数

现代化机械设备在工业生产中起着越来越重要的作用，然而，各种大型机械设备的故障发生率随着运转时间的增加也越来越高，且故障发生较为隐蔽且难以监测。于是，为对机械液压传动系统故障进行较为精确的检测，研究应用了基于SVM的检测方法，并对其预测性能进行了分析。研究结果表明，对传统SVM模型的核函数参数进行优化后，其与真实值的拟合效果较好。同时，将SVM算法模型与其他四种同类型的模型进行对比分析，发现SVM算法模型的故障预测准确率最高，其平均准确率最高为0.924,且均方误差最小，其值为0.015。此外，相同条件下SVM算法模型的训练时间更短，效率更高。其优异的性能对于机械液压传动系统故障预测能够起着重要的作用。

• 单位
  江苏财会职业学院; 江苏科技大学