摘要：基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面.统计学习理论(Statistical learning theory SLT)是研究小样本情况下机器学习规律的新理论.支持向量机(Support vector machine SVM)是在这一理论体系基础上发展起来的一种通用学习方法.SLT和SVM正成为继神经网络研究之后新的研究热点.通过对鼠笼式异步电动机转子断条故障进行实验模拟,对实验获取的采样电流信号经FFT分析,构造以低频到高频的频谱特性为分量的学习样本向量,通过支持向量机SVM对故障电流样本的训练,使SVM具有分类功能.最后,采用SVM对电动机各种转子断条故障进行诊断分类,取得较满意的结果,说明支持向量机SVM是进行故障诊断的一种新方法.

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