采用时频分析和支持向量机(SVM)相结合,提出一种压缩机故障识别新方法.首先利用LabvieW软件平台,对压缩机振动信号进行时频分析；然后提取出空气压缩机故障信号的特征向量,组成训练样本和测试样本;最后使用一对一方法构造成多元支持向量机分类器,利用序列最小优化(SMO)算法对故障样本进行训练,实现了压缩机的故障识别.实验测试表明,该分类器有较高故障诊断效率且性能良好,适合压缩机的故障识别.
支持向量机 序列最小优化算法 分类器 压缩机 故障识别