最小二乘支持向量机在电梯故障诊断中的应用

• 作 者: 郑建军 陈志军 杜克峰
• 机 构: 新疆大学电气工程学院,哈尔滨工业大学航天学院
• 出 处: 机床与液压
• 发表日期: 2012年12期
• 关键词: 故障诊断 特征提取 最小二乘支持向量机 小波包 电梯 fault diagnosis feature extracting least square sup
• 基金项目: Key projects of Department of Education of Xinjiang Uygur Autonomous Region of China （ID： XJEDU2010107） , Minis- try of Science and Technology Innovation Fund of China （ ID ： 11 C26216506453 ）.

针对电梯故障诊断中特征提取困难和故障样本数量少问题，提出了应用小波包分解和最小支持向量机（LS-SVM）相结合进行电梯急停智能故障诊断的方法。借助小波包分解，该方法首先提取电梯轿厢振动信号作为特征向量，然后利用LS-SVM分类模型对故障进行辨识。实验证明，小波包与LS-SVM相融合的故障诊断与识别技术可发挥两者的优势，该方法对电梯急停故障的诊断具有较好的诊断效果。