基于柯西分布的LS-SVM电机故障诊断方法

"基于柯西分布的LS-SVM电机故障诊断方法是一种针对LS-SVM传统鲁棒性和稀疏性不足的问题而提出的创新策略。LS-SVM（Least Squares Support Vector Machine）是一种改进的SVM，它在解决小样本、非线性问题上表现出色，但标准LS-SVM可能对异常数据敏感，且训练样本数量较多时计算复杂度较高。本文研究者注意到样本误差在故障诊断中的重要性，因此引入了柯西分布的概念。 柯西分布是一种特殊的概率分布，其概率密度函数具有无界支持和无中心极限定理的特点，这使得它在某些情况下能够有效处理数据的异常值和噪声。通过柯西分布，可以赋予训练样本不同的权重，根据样本误差的统计特性来调整加权参数，这种方法不仅有助于选择对模型贡献较大的样本，还能够平衡模型对所有样本信息的考虑，提高诊断的稳健性和泛化能力。 具体实施步骤中，通过对电机运行过程中产生的测量数据进行分析，如eREV常闭接点的检查，发现并定位故障。通过柯西分布权重机制，减少了对大量正常样本的过度依赖，使得诊断过程更加精确且训练样本数量得以减少，提高了诊断效率。最后，处理完成后，通过一系列试验验证了该方法的有效性，证明了基于柯西分布的LS-SVM在电机故障诊断中的实用价值。 本文的研究工作主要集中在如何利用柯西分布的特性优化LS-SVM算法，以适应电机故障诊断的实际需求，提升故障检测的准确性，对于提高采矿设备维护效率和降低维修成本具有重要意义。"