SVM故障诊断流程图

根据提供的引用内容，SVM故障诊断流程图如下：

1. 数据准备：收集和整理故障诊断所需的数据，包括输入特征和对应的标签。

2. 特征提取：使用PCA、KPCA、PLS等方法对数据进行特征提取，以降低维度并保留最重要的特征。

3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用交叉验证的方法。

4. 模型训练：使用SVM算法对训练集进行训练，建立故障诊断模型。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算诊断率和识别率。

6. 故障诊断：使用训练好的模型对新的未知样本进行故障诊断，预测其所属的故障类别。

7. 结果分析：根据诊断结果进行故障分析和判断，找出故障原因并采取相应的措施进行修复。

8. 优化改进：根据实际情况和反馈信息，对故障诊断流程进行优化改进，提高诊断准确性和效率。