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基于支持向量机的小样本故障诊断的中期报告
一、研究目的
本文旨在进行小样本故障诊断研究，提出一种基于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的故障诊断方法，并通过实验验证其有效性。
二、研究内容
（一）故障诊断方法
本文提出的故障诊断方法主要由以下几个部分组成：
1.特征提取：从故障信号中提取有用的特征，包括时域、频域及小波域等特征。
2.特征选择：使用信息增益和相关系数来选择特征，减少数据集的维度和冗余特征。
3.支持向量机分类器训练：选取一定比例的正常样本和故障样本作为训练集，使用支持向量机对其进行分类器训练。
4.故障诊断：将待诊断的信号进行特征提取和特征选择后，使用训练好的支持向量机分类器进行故障判别。
（二）实验设计
本文选取了五个不同类型的小样本故障信号进行实验，包括振动信号、轴承信号、风力发电机信号、机械臂信号和流量传感器信号。其中，每个信号包含正常样本和故障样本，共计200个样本。
在实验中，将数据集分为训练集和测试集两部分，其中70%的数据用于训练分类器，30%的数据用于测试模型分类效果。
（三）预期结果
本文预期通过实验验证提出的基于支持向量机的小样本故障诊断方法的有效性，并比较其和其他经典方法的性能表现。同时，根据实验数据和结果对该方法做出优化和改进，为实际工程应用提供参考。
三、研究进展
目前，我们已对实验数据进行预处理和特征提取，并使用信息增益和相关系数进行特征选择，完成了支持向量机分类器的训练，并对测试数据集进行了分类效果验证。下一步，将继续完善实验结果，对分类器进行评估和优化，挖掘特征提取的更多潜力。