基于SVM的伺服机构舵反馈电压异常诊断策略

本文档探讨了"基于支持向量机的伺服机构舵反馈电压异常诊断方法"，发表于2010年12月的装备指挥技术学院学报。作者们针对伺服机构在运行过程中可能遇到的电压异常问题，提出了一种创新的故障诊断策略。他们利用了支持向量机（SVM），这是一种强大的机器学习算法，在数据分析和分类任务中表现出色。 首先，论文的核心步骤是通过经验模态分解（EMD）对测量的舵反馈电压数据进行处理。经验模态分解是一种时频分析工具，能够将复杂信号分解为一系列具有物理意义的固有模态分量（IMF）。这些IMF反映了信号的不同频率成分，有助于揭示潜在的异常模式。 提取出的IMF特征被用来训练多类支持向量分类机。支持向量机在处理小样本、高维数据和非线性关系方面具有优势，它通过找到最优决策边界来实现对不同故障模式的有效区分。通过这种方法，论文作者能够构建一个能够准确识别伺服机构舵反馈电压异常情况的模型。 仿真分析是验证这种方法有效性的重要环节。结果显示，该基于支持向量机的诊断方法在实际应用中展现了良好的性能，能够在早期阶段准确地检测到电压异常，从而提前预警和防止潜在的设备故障，对于保证伺服机构稳定运行具有重要意义。 此外，本文还包含了作者的基本信息，如余国浩博士的研究方向——航天发射系统总体设计理论与技术，以及沈怀荣教授和樊东磊的参与。关键词部分强调了论文的关键技术，即支持向量机、经验模态分解以及故障诊断，这些都是论文的核心贡献和研究领域的主要关注点。 这篇论文提供了一种实用的故障诊断工具，不仅在理论上具有理论价值，而且在工程实践中具有实际应用潜力，对于提高伺服机构的可靠性和维护效率具有积极意义。