基于多特征融合分析的设备故障状态智能分类方法

设备复杂度的增加和自动化水平的提高,设备故障的发生频率和类型也日益增多,导致生产中断、产品质量下降,甚至引发安全事故。在此背景下,研究一种基于多特征融合分析的设备故障状态智能分类方法。通过集成多种传感器和数据采集设备,实现对设备运行状态的全面监控和实时数据采集。从采集数据中挖掘出对故障分类具有关键价值的特征向量并通过分配权重实现多特征融合。在此基础上,构建基于多分类支持向量机的分类模型,通过训练和优化模型参数,使其能够准确识别并分类各种复杂的设备故障。结果表明:所研究方法应用下,绝大部分测试样本与实际的故障类别重合,极少部分被错误分类,由此证明了所研究方法的准确性。