基于KICA-SVM的矿用主要通风机故障诊断

利用核独立成分分析(KICA)处理矿用主要通风机的振动信号,分离出具有特征信息的独立分量。提取特征向量再利用支持向量机(SVM)对矿用主要通风机的故障状态进行模式识别。通过实验比较表明,该方法明显提高了故障状态的识别率。