SSA优化的多分类RVM

结合CEEMD特征提取，实现滚动轴承振动信号的高精度故障分类。

朱兴统 · Huang, Minchuan · Wang, Aiguo

2024

技术优势

不用手工调参

麻雀搜索算法自动优化多分类相关向量机的参数，避免了人工试错的过程。

直接输出多类诊断结果

优化的多分类相关向量机模型可一次区分多种轴承故障类型，无需构建多个二分类器。

应用场景

• 滚动轴承故障诊断：直接给出轴承故障类别的判定，替代人工听诊或简单阈值报警。
• 振动信号分析：用CEEMD从振动信号提取故障特征，供模型分类。
• 工业设备智能维护：自动诊断轴承状态，减少停机检查频率。