《 基于多核学习支持向量机的旋转机械故障识别方法研究》.docxVIP

《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，由于工作环境复杂，长时间运转及多种因素的影响，旋转机械容易发生故障，从而给企业的生产和运营带来巨大损失。因此，有效的旋转机械故障识别技术已成为现代工业中的关键技术之一。本文旨在研究基于多核学习支持向量机（MKL-SVM）的旋转机械故障识别方法，以提高故障诊断的准确性和效率。

二、旋转机械故障概述

旋转机械故障通常包括轴承故障、齿轮故障、转子不平衡等，这些故障的早期检测和诊断对于预防设备损坏和降低维护成本具有重要意义。传统的故障识别方法主要依赖于