摘要：相关向量机用于数据分类时,其核函数参数的选取会对分类效果产生较大影响,往往导致故障诊断结果不理想。为此,构建了基于PSO-RVM的笼式异步电动机转子断条故障诊断方法。该方法以定子电流经Hilbert变换提取到的信号为特征量,采用粒子群(PSO)算法对RVM中的核函数σ进行优化,从而获取故障诊断准确度最高的最优参数。通过实例分析,与RVM和SVM分类方法相比,PSO-SVM故障诊断效果更理想。

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