《表1 训练模型样本数据：基于支持向量机的汽轮机组故障诊断》

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《基于支持向量机的汽轮机组故障诊断》

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注：频域征兆：A:（0.01-0.49）fr；B:0.50fr；C:（0.51-0.90）fr；D:1fr；E:（1.5-2）fr；F:3fr；G:（3-5）fr；fr为工频转速.

基于支持向量机的汽轮机故障诊断方法模型，本文利用汽轮机组的典型故障具有不同特征频谱的特点为研究对象，构建支持向量机多元回归故障诊断模型。首先，数据基准为频谱分析，输入正常、碰磨故障和不平衡等典型特征频域的相关数据，随后随机选取已知类别的样本进行学习分析，通过结构风险最小化原理将其建立多元支持向量机回归模型，达到故障检测的目的。训练结束后，检测新的测试数据样本，其结果见数据表1。