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基于EMD的支持向量回归机振动数据挖掘
基于EMD的支持向量回归机振动数据挖掘
摘要：振动数据挖掘在工业生产和工程领域具有重要的应用价值。支持向量回归机(SVR)作为一种常用的数据挖掘算法，已被广泛应用于振动数据的建模和预测。本文基于经验模态分解(EMD)方法，结合SVR算法，提出了一种基于EMD的SVR振动数据挖掘方法。通过将原始振动信号分解为一组本征模态函数(IMFs)，然后使用SVR算法对每个IMF进行回归分析，最后将各IMF的回归结果进行重构，得到整个振动信号的预测结果。实验结果表明，所提出的方法在振动数据的建模和预测方面具有较好的效果。
关键词：振动数据挖掘；支持向量回归机；经验模态分解
1.引言
振动数据挖掘在工业生产和工程领域中具有重要的应用价值。通过对振动数据进行分析和预测，可以实现故障诊断、机械结构健康监测等目标。支持向量回归机(SVR)是一种常用的机器学习算法，已被广泛应用于振动数据的建模和预测。
2.相关工作
传统的振动数据挖掘方法通常使用傅里叶变换或小波变换等方法对原始振动信号进行分析。然而，这些方法对信号的平稳性和线性性有较强的要求。而振动信号往往具有非平稳和非线性特点，因此传统方法往往效果不佳。为了克服这个问题，本文引入了经验模态分解(EMD)方法。
3.经验模态分解(EMD)
EMD是一种基于信号自适应分解的方法，可以将原始信号分解为一组本征模态函数(IMFs)。通过IMFs可以有效提取信号的局部特征和非线性特征。EMD方法的主要步骤包括：首先对原始信号进行Hilbert变换，得到振幅包络曲线；然后通过极大极小值点的连接，得到上、下包络线；接着计算平均值作为局部极值，得到第一次分解的IMF1；迭代地对IMF1进行分解，直到剩余部分为高频噪声。
4.基于EMD的SVR算法
将原始振动信号经过EMD分解后，得到一组IMFs。接下来，使用SVR算法对每个IMF进行回归分析，得到各IMF的回归结果。然后将各IMF的回归结果进行重构，得到整个振动信号的预测结果。
5.实验设计与结果分析
本文选取了某机械设备的振动数据作为实验对象，对比了传统的SVR算法和基于EMD的SVR算法的预测效果。实验结果表明，基于EMD的SVR算法在振动数据的建模和预测方面具有较好的效果。相比传统的SVR算法，其预测误差更小，预测精度更高。
6.结论
本文基于EMD方法，结合SVR算法，提出了一种基于EMD的SVR振动数据挖掘方法。实验证明，该方法在振动数据的建模和预测方面具有较好的效果。未来的研究可以进一步探讨在不同振动数据场景下的应用，并比较该方法与其他数据挖掘算法的优劣。
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