《 基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》范文.docx

《基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》篇一

一、引言

随着现代工业技术的不断发展，旋转机械作为重要的动力设备广泛应用于各种工业领域。然而，由于长时间的运转、环境因素的侵蚀和内部零部件的磨损等因素，旋转机械可能会出现各种类型的故障。因此，有效的故障识别技术成为了维护和提升机械设备运行效率和可靠性的关键。传统的故障识别方法通常依赖于专业人员的经验和知识，而基于人工智能和机器学习的故障识别方法正逐渐成为主流。本文将研究一种基于多核学习支持向量机（MKL-SVM）的旋转机械故障识别方法，以提高故障识别的准确性和效率。

二、旋转机械故障概述

旋转机械故障通常包括轴承故障、齿轮箱故障、转子不