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通過分析電機故障模式識別的原理，提出應用回歸型支持向量機進行電機故障特征學習和分類的方法；從回歸型支持向量機的基本原理出發(fā)，探討線性回歸與非線性回歸兩種情形，對其預測能力進行分析得到誤差計算公式； 在其基礎上建立同步電機故障診斷模型并進行仿真，通過電壓波形處理前后的對比，能夠及時檢測到故障的發(fā)生并進行識別，而驗證了回歸型支持向量機是電機故障診斷在線檢測的一種有效方法；但如何把已有的先驗知識應用到SVM 訓練中仍然是一個懸而未決的問題。
電機的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術研究，對提高電機的維護管理水平，保障其運行可靠性有重要意義。經(jīng)過多年的研究與努力，人們已開發(fā)出一些比較成熟的狀態(tài)監(jiān)測技術和方法，可對多種電機故障狀態(tài)進行監(jiān)測、識別和診斷。由于電機故障機理的復雜性，難以對實際故障建模，又加上環(huán)境噪聲難以估計，因而很難形成一個準確的故障診斷判據(jù)。近年來，出現(xiàn)了利用支持向量機對電機故障進行診斷是一種很有發(fā)展前景的診斷方法。支持向量機(sVM)是在統(tǒng)計學習理論基礎上發(fā)展出的一種模式識別方法。SVM 方法能在樣本數(shù)較少的情況下獲得很好的分類推廣能力，對于小樣本、非線性及高維模式識別問題的解決具有許多特有的優(yōu)勢[1]。目前，支持向量機方法在很多領域得到了應用。本文通過對回歸型支持向量機的研究，探討了回歸型支持向量機在電機故障診斷方面的應用。
電機的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術研究，對提高電機的維護管理水平，保障其運行可靠性有重要意義。經(jīng)過多年的研究與努力，人們已開發(fā)出一些比較成熟的狀態(tài)監(jiān)測技術和方法，可對多種電機故障狀態(tài)進行監(jiān)測、識別和診斷。由于電機故障機理的復雜性，難以對實際故障建模，又加上環(huán)境噪聲難以估計，因而很難形成一個準確的故障診斷判據(jù)。近年來，出現(xiàn)了利用支持向量機對電機故障進行診斷是一種很有發(fā)展前景的診斷方法。支持向量機(sVM)是在統(tǒng)計學習理論基礎上發(fā)展出的一種模式識別方法。SVM 方法能在樣本數(shù)較少的情況下獲得很好的分類推廣能力，對于小樣本、非線性及高維模式識別問題的解決具有許多特有的優(yōu)勢[1]。目前，支持向量機方法在很多領域得到了應用。本文通過對回歸型支持向量機的研究，探討了回歸型支持向量機在電機故障診斷方面的應用。
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