基于相关向量机的故障诊断方法研究

作者：陈康，熊建斌，苏乃权，王颀，余得正，李春林

单位：广东技术师范大学自动化学院；广东技术师范大学自动化学院；广东石油化工学院机电学院；广东技术师范大学自动化学院；广东技术师范大学自动化学院；广东技术师范大学自动化学院

摘要：相关向量机（RVM）是目前最受关注的新一代模式识别技术之一，阐述了基于相关向量机的故障诊断方法、应用前景等。介绍相关向量机的分类、回归模型及其国内外研究进展；对RVM提出至今在故障诊断和退化评估与寿命预测中的应用研究进行综述；最后分析在故障诊断中RVM方法存在的弊端及其未来研究趋势。

关键词：相关向量机;故障诊断;退化评估与寿命预测

基金资助：国家自然科学基金项目（62073090）；广东省自然科学基金项目（2019A1515010700）；广东省重点项目（2019KZDXM020;2019KZDZX1004;2019KZDZX1042）；广东技术师范大学人才引进项目（991512203;991560236）