柴油燃料滤芯

随着机械装备向大型化、智能化、高精度化发展的趋势，滚动轴承等旋转部件的使用得到了显着提高，以实现动力传递、位置固定等目的。当它们损坏或失效时，将影响机械设备运行安全和生产效益。但由于这些转动部件的安装位置特殊，研究判断设备的健康状态难度加大，以往依靠人为或经验的方法已行不通。因此，开发智能检测诊断方法以实现设备健康监测成为研究热点。

随着人工智能的快速发展，越来越多的机器学习方法使机械设备智能诊断成为现实和繁荣，如强化学习（RL）[1]、[2]、生成对抗网络（GAN）[3]、自编码器(AE) [4] 和支持向量机 (SVM) [5]、[6]、[47]。其中，SVM是一种基于统计学习的分类算法，不易陷入局部极小点，通过最优超平面分离训练数据，训练数据可以通过非线性映射方法映射到高维特征，如多项式函数和径向基函数。此外，支持向量机能够在有限样本下提供准确的决策超平面，具有良好的泛化能力。鉴于其优异的性能，支持向量机在许多领域得到了广泛的应用。王等。等人提出了一种基于广义复合多尺度加权排列熵（GCMWPE）与支持向量机相结合的智能故障诊断方法[7]，可以从多个尺度提取轴承特征，构建高维特征集合。巴亚蒂等人。等人提出了一种基于支持向量机的直流微电网故障定位方法[8]。利用每条线路一端的局部测量值，可以准确定位高阻故障位置，实验结果表明该方案对噪声等干扰具有鲁棒性。参考[9]提出了一种基于支持向量机的锂离子电池智能故障诊断方法，采用离散余弦滤波消除噪声。