機(jī)械故障診斷中應(yīng)用支持向量機(jī)的分析與研究

郭佳

[摘要]支持向量機(jī)的運(yùn)用提升了機(jī)械故障診斷的檢測(cè)效率，并將機(jī)械診斷技術(shù)推向了智能化發(fā)展領(lǐng)域。基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論以及相關(guān)支持向量機(jī)方法滿足了機(jī)械故障診斷對(duì)樣本的需求，為其創(chuàng)新發(fā)展提供了新途徑。本文結(jié)合機(jī)械故障及診斷常見類型，分析及研究了支持向量機(jī)運(yùn)行適應(yīng)性特征和運(yùn)用范圍，希望能夠?qū)C(jī)械工程領(lǐng)域的企業(yè)提供一定借鑒參考。

[關(guān)鍵詞]支持向量機(jī);機(jī)械故障診斷;統(tǒng)計(jì)學(xué)理論;分析及研究

近年來，在機(jī)械技術(shù)不斷發(fā)展的影響下，支持向量機(jī)逐漸運(yùn)用在多個(gè)領(lǐng)域。如人臉識(shí)別、手寫識(shí)別等。本文針對(duì)支持向量機(jī)對(duì)機(jī)械故障診斷研究，結(jié)合其分類計(jì)算算法類型，分析其運(yùn)行原理和適應(yīng)性。下面，筆者結(jié)合相關(guān)運(yùn)行操作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)支持向量機(jī)在機(jī)械故障診斷中的特征進(jìn)行分析，希望能夠?yàn)橄嚓P(guān)企業(yè)提供實(shí)踐借鑒和理論參考。

一、機(jī)械故障診斷方法類型

機(jī)械故障診斷技術(shù)已有多年研究歷程，從宏觀方面來談，其主要有以下三類診斷類型：第一，知識(shí)模擬診斷。這種方式結(jié)合了模擬生物智能方式，基于人為大腦特征，主要有智能診斷、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊推理等方式。該方式在非線性系統(tǒng)有著較為廣闊的發(fā)展空間，一方面它能給系統(tǒng)建立一個(gè)智能化的環(huán)境，另一方面也能將這門技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)易化推廣。第二，信號(hào)分析診斷。這種方式結(jié)合了物理場(chǎng)相關(guān)理論，將光學(xué)波普和小波分析、相關(guān)分析作為信號(hào)處理方式。第三，模型建設(shè)方式。借助模擬模型建設(shè)方式，按照一定規(guī)律規(guī)則建立一定的狀態(tài)分析估計(jì)模型。主要方式有參數(shù)分析、等價(jià)空間分析、狀態(tài)估計(jì)分析等方式。以上三種方式代表了我國(guó)當(dāng)前診斷系統(tǒng)建設(shè)采用的主流方式，結(jié)合運(yùn)行原理，這些理論在一定程度上缺乏相應(yīng)的學(xué)習(xí)樣本空間，不能有效地預(yù)測(cè)、控制機(jī)械故障發(fā)生頻率。這對(duì)企業(yè)設(shè)備管理和經(jīng)濟(jì)建設(shè)有助較大的威脅。在此基礎(chǔ)上，支持向量機(jī)的建設(shè)，能夠優(yōu)化產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)度機(jī)械故障及時(shí)診斷。

二、分析支持向量機(jī)的機(jī)械故障算法

支持向量機(jī)模式與線性可分最有分類面有著直接聯(lián)系，當(dāng)存在分類間隔最大值時(shí)，就能保證推廣性內(nèi)保證經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小，讓其能夠成為最有分類面。

（一）可分性線性特征

對(duì)于線性而言，通過在分類問題中輸入相關(guān)數(shù)據(jù)

，借助內(nèi)部樣本的多特征性就能滿足一定程度的樣本建設(shè)需求。讓存在的數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)超平面或決策邊緣特性，就需要借助算法將數(shù)據(jù)目標(biāo)按照正負(fù)數(shù)分類隔開。同時(shí)要讓任意樣本的點(diǎn)到平面距離

這種方式將上下界隔開，讓上方屬于正類，下方反之。雙方邊界上正、負(fù)類樣本定義為支持向量。這樣能夠?yàn)橐欢ǖ姆秶鷥?nèi)的機(jī)械問題爭(zhēng)端提供依據(jù)和大量的參考樣本。

（二）損失函數(shù)特征

損失函數(shù)主要是運(yùn)用于不存在線性可分性的分類問題上，此時(shí)部分支持向量不符合規(guī)則直接進(jìn)入了邊界內(nèi)部，或者落實(shí)錯(cuò)誤決策一欄?，F(xiàn)將損失函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)化分析：

以上可知，損失函數(shù)并不是連續(xù)函數(shù)，因此也不適用于優(yōu)化問題，經(jīng)過向支持向量機(jī)處理后，采取鉸鏈損失函數(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)相關(guān)連續(xù)性分析。

（三）相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)以及正則化算法

通過上方損失函數(shù)算法影響，也可以定義相關(guān)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)算法：

其中f表示的是數(shù)據(jù)分類器，該經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)算法能夠確定相關(guān)分類器運(yùn)行穩(wěn)定狀態(tài)和可行性。借助該算法能夠?qū)⒔?jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)降到最低。

正則化的目的是對(duì)分類器進(jìn)行求解，其中C指的是正則化相關(guān)系數(shù)，這種方式能夠建設(shè)以SVW硬邊界為主的最小化風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)構(gòu)分類器，以確保一定范圍內(nèi)數(shù)據(jù)分析風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)。

（四）其他算法研究

除開以上常見分類算法之外，支持向量機(jī)在機(jī)械故障診斷方面還有較多突破，如多分法的研究運(yùn)用，該項(xiàng)算法能夠?qū)收线M(jìn)行全面評(píng)判，對(duì)其進(jìn)行分類，同時(shí)也能對(duì)各種故障類型進(jìn)行區(qū)分。同時(shí)，核函數(shù)研究也能應(yīng)對(duì)多種設(shè)備故障的判斷處理。

結(jié)語

綜上所述，受傳統(tǒng)建設(shè)管理方式影響，相關(guān)操作管理人員不能有效地預(yù)測(cè)，控制機(jī)械故障發(fā)生頻率，這對(duì)企業(yè)設(shè)備技術(shù)和經(jīng)濟(jì)建設(shè)有助較大的威脅。在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域中，機(jī)械向量機(jī)有著較強(qiáng)實(shí)用性。本文針對(duì)其運(yùn)行特征和算法類型進(jìn)行了分析，對(duì)機(jī)械故障中學(xué)習(xí)樣本較少的問題進(jìn)行了研究。本文針對(duì)常見算法和運(yùn)行原理，對(duì)支持向量機(jī)各項(xiàng)運(yùn)用和智能化建設(shè)做出了闡述。然而該項(xiàng)技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域中應(yīng)用范圍還有待探討，因此，建議相關(guān)企業(yè)、機(jī)構(gòu)加強(qiáng)對(duì)其研究，有助于支持向量機(jī)技術(shù)的全面發(fā)展，同時(shí)也帶動(dòng)相關(guān)機(jī)械產(chǎn)業(yè)安全性，綜合性建設(shè)。

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