SVM在机械液压传动系统故障预测中的应用研究

简介

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。