【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及集成设备故障诊断，具体涉及基于大数据的svm优化的工业设备故障诊断系统。
技术介绍
1、现有工业设备故障诊断系统存在的不足：
2、传统信号处理方法的不足：基于傅里叶变换、小波分析的故障诊断方法依赖人工经验提取特征(如时域、频域特征)，难以适应复杂工况下的非线性、非平稳信号特征。
3、机器学习模型的泛化能力弱：早期故障诊断多采用浅层机器学习模型(如svm、随机森林)，但受限于数据规模与特征工程能力，对微弱故障信号的敏感度低，误报率和漏报率较高。
4、大数据利用不足：工业设备运行过程中产生的海量数据(如振动、温度、压力信号)未被充分挖掘，数据冗余与噪声干扰严重，传统方法难以处理高维、多模态数据。
5、因此，亟需基于大数据的svm(supportvector machine,支持向量机)优化工业设备故障诊断系统来解决现有工业设备故障诊断系统存在的设备故障诊断不精确，诊断效率低的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于大数...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的SVM优化的工业设备故障诊断系统，其特征在于，系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的SVM优化的工业设备故障诊断系统，其特征在于，基于设备振动信号对设备的结构完整性进行分析，生成设备的结构完整性研判结果具体包括以下过程：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的SVM优化的工业设备故障诊断系统，其特征在于，基于时序数据提取振动信号特征具体包括以下过程：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的SVM优化的工业设备故障诊断系统，其特征在于，对振动信号进行自适应分解，得到K0个ISC分量具体包括以下过程：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的svm优化的工业设备故障诊断系统，其特征在于，系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的svm优化的工业设备故障诊断系统，其特征在于，基于设备振动信号对设备的结构完整性进行分析，生成设备的结构完整性研判结果具体包括以下过程：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的svm优化的工业设备故障诊断系统，其特征在于，基于时序数据提取振动信号特征具体包括以下过程：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的svm优化的工业设备故障诊断系统，其特征在于，对振动信号进行自适应分解，得到k0个isc分量具体包括以下过程：
5.根据权利要求3所述的基于大数据的svm优化的工业设备故障诊断系统，其特征在于，基于k0个isc分量确定vmd算法...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴兴惠，姚伟，孙天一，张大帅，石建军，
申请(专利权)人：海南师范大学，
类型：发明
国别省市：
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