AR模型与支持向量机在转子故障诊断中的应用

"这篇论文提出了一种基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法，通过建立AR模型提取振动信号的特征，并利用支持向量机进行分类，以实现对转子系统工作状态和故障类型的准确判断。" 在转子系统故障诊断领域，本文介绍的方法着重于特征提取和状态识别的优化。首先，转子系统的振动信号通过自回归(AR)模型进行建模。AR模型是一种时间序列分析工具，能够捕捉系统的动态行为，其参数能够反映出系统状态的关键信息。尤其当系统受到载荷、间隙、摩擦力和刚度等非线性因素影响时，AR模型的自回归参数对状态变化的敏感性使其成为有效的特征选择。 在特征提取阶段，论文采用AR模型的主要自回归参数和残差的方差作为特征向量。残差方差反映了模型拟合数据的剩余波动，可以揭示模型未能完全解释的系统行为，从而增加特征的丰富性。这样的特征组合有助于更全面地理解转子系统的健康状况。 接着，论文引入支持向量机(SVM)作为分类器。SVM是一种强大的监督学习算法，尤其适用于小样本情况，因为它通过最大化边界间隔来提高泛化能力，避免了过学习问题。在转子系统故障诊断中，SVM可以高效地将不同状态的振动信号划分到不同的类别，从而识别出系统的工作状态和潜在故障。 与传统的故障诊断方法，如基于时域特征和FFT变换的方法相比，本文的方法更能应对转子系统故障的复杂性和非线性。而与人工神经网络相比，SVM在小样本学习和避免局部极小点方面具有优势，不需要大量的训练样本和复杂的结构调整。 统计学习理论为这种方法提供了坚实的理论基础，它关注的是在有限样本下找到最优解决方案，而不是等待样本数量趋于无穷。这种兼顾经验风险和置信范围的策略，使得支持向量机在机械故障诊断中表现出色，特别是在处理转子系统这类复杂、小样本问题时。 本文提出的方法结合了AR模型的有效特征提取和SVM的强大分类能力，为转子系统的故障诊断提供了一种有效且可靠的解决方案，实验证明这种方法在实际应用中具有较高的准确性。