小波包与支持向量机：矿用通风机故障智能诊断

本文主要探讨了一种基于小波包和支持向量机（SVM）的矿用通风机故障诊断方法。小波包是一种信号处理工具，通过其特有的频率分辨率，可以有效分析信号的不同频带特性。作者利用这一技术，将矿用通风机在不同工作状态下反映出的特征信息分解到各个频段，提取出关键的特征向量。这些特征向量作为支持向量机的输入，用于构建一个多故障分类器，能够对通风机的工作状态进行实时的自动识别和诊断。 小波包在本研究中扮演了关键角色，因为它能够捕捉到故障信号中的细微变化，即使在数据样本较小的情况下，也能提供有效的故障分类。支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，尤其在处理小样本和非线性问题上表现出色。通过训练得到的分类器，能够在复杂的工作环境中准确区分通风机正常运行和各种故障类型，如本文以不对中故障为例进行了实际应用验证。 这项研究的重要性在于它提供了针对矿用通风机的智能化故障诊断解决方案，这对于设备维护和预防性维修具有重要意义，可以提高设备的运行效率和安全性。此外，它也展示了如何结合小波分析和机器学习技术来处理工业领域的故障检测问题，为其他领域的故障诊断提供了一种新的思路和方法。 本文的结果表明，在实际应用中，基于小波包和支持向量机的故障诊断方法不仅适用于大型设备如通风机，而且在面对小样本和复杂故障时依然展现出良好的性能，对于提升工业设备的健康管理和维护具有很高的实用价值。