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文章概述

基于CNN - LSSVM组合模型在故障诊断中的应用研究

摘要

在故障诊断领域，传统方法往往难以满足复杂工况下对诊断准确性与效率的要求。本研究旨在探索卷积神经网络（CNN）与最小二乘支持向量机（LSSVM）组合模型在故障诊断中的应用，以提升诊断性能。组合模型的构建基于CNN强大的特征提取能力与LSSVM高效的分类性能，通过将CNN作为特征提取器，LSSVM作为分类器，实现两者的协同效应。在应用过程中，首先对采集的数据进行预处理，然后输入组合模型进行训练与测试。实验结果表明，CNN - LSSVM组合模型能够有效应对复杂工况下的故障诊断挑战，为故障诊断技术的发展提供了新的思路与方法。

关键词: 故障诊断；卷积神经网络；最小二乘支持向量机；组合模型；诊断精度

1. 引言

1.1 研究背景

故障诊断作为工业系统中的核心技术之一，旨在通过监测设备运行状态及分析异常信号，及时发现潜在故障并采取相应措施，从而保障设备的安全稳定运行。在现代工业生产中，设备故障不仅会导致生产停滞、经济损失，还可能引发严重的安全事故，因此故障诊断技术的重要性不言而喻[[doc_