基于主成分分析和支持向量机的工业设备故障诊断

摘要

针对工业中的设备故障诊断问题，本文通过对主成分分析(PCA)和对支持向量机(SVM)的基本原理剖析，研究了一种故障诊断框架。在该框架中，PCA用于从振动信号中提取有效特征并进行降维，而SVM则通过分类算法对降维后的特征进行故障模式的识别与分类。为了验证所提方法的有效性，本文采用轴承数据集在Matlab平台上进行了实验。结果表明：该方法在故障诊断任务中具有较高的准确性和鲁棒性，为工业设备的故障诊断提供了一种有效的解决方案，具有较好的实际应用前景。

关键词

振动信号 / 故障诊断 / 主成分分析 / 支持向量机