支持向量機(jī)(supporr vcctor machine，SVM)是在有限樣本統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論STARISTICALLEARNING theory，slT)基礎(chǔ)上‘發(fā)展起來的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它較好地解決了小樣本、非線性和嶄維模式識別芍實際問題，并克服r神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)爿方法巾網(wǎng)絡(luò)銷構(gòu)難以確定、收斂速度慢、局部極小點、過學(xué)習(xí)與欠學(xué)習(xí)以及訓(xùn)練時需要大量數(shù)據(jù)樣本等不足，具有良好的推廣性能，成為繼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究之后新的研究熱點。對于線性可分模式.其主要思想就是建立一個超平而作為決策面，該決策而不但能夠?qū)⑺杏?xùn)練樣本正確分類，而且使訓(xùn)練樣本中離分類面最近的點到分類面的距離最大。對于非線性不可分模式·該方法通過某種特定的非線性映射，將樣本空間映射到高維特征空間，使其線性可分，并在高維特征空間中構(gòu)造出最優(yōu)分類超平面，從而實現(xiàn)分類。有人應(yīng)用支持向量機(jī)的幾種多分類算法對離心泵的葉片損壞、密封泄漏和汽蝕3種故障進(jìn)行診斷，并將診斷結(jié)果與利用hp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的結(jié)果相比較。結(jié)果表明，采用支持向量機(jī)的幾種算法進(jìn)行診斷較后者具有更高的精度

其他處理水泵故障的方法推薦：

基于解析模型的方法對離心泵的故障處理? ?基于信號處理的方法進(jìn)行泵故障診斷? ?

　　展望
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　　綜I：所述，人們對泵的故障診斷研究雖然已經(jīng)做了大量的上作，在工程實踐巾也得到了一定的應(yīng)用，但是也暴露出一些尚需解決和進(jìn)一步研究的問題。

　　1、在理論分析和應(yīng)用研究巾，為了便下分析與處理，在多數(shù)情況下都對泵進(jìn)行了一些簡單化處理，如假設(shè)被分析的信號具有線性、平穩(wěn)性和最小相位特征等，但在實際的工程用中常常會忽略信號中的一些重要特征，對于上作在較為理想工況條件下的簡單的泵來講分析結(jié)果尚可，誤差不足很大，但對于精密程度高、工作環(huán)境復(fù)雜的泵，則診斷結(jié)果常常差強(qiáng)人意。

　　②泵類設(shè)備在工作過程中存在著多種振動激勵源，既有泵本身旋轉(zhuǎn)運動的振源，也有原動機(jī)(如電機(jī)、柴油機(jī)等)的振動激勵，而且當(dāng)泵出現(xiàn)故障時，其部件內(nèi)部還存在沖擊作用，同時水流也會產(chǎn)生一定的沖擊作用。這么多振源的振動混合在一起勢必會相瓦影響，而且故障信號往往會被淹沒在背景噪聲和干擾之中，這都給泵的放障診斷帶來了很大難度，現(xiàn)有的信號分析方法在多激勵源的振動信號分離以及低信噪比振動信號的特征提取方面并未取得突破性進(jìn)展，仍需要做更深一步的研究。

　?、勰壳叭藗儗Ρ眠M(jìn)行戰(zhàn)障分類主要還是采用基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方式，這種方式的特點就是需要大量的樣本數(shù)據(jù)，但當(dāng)樣本數(shù)據(jù)難以獲得的時候，這種靠法就顯爪出了其的限性。兇此需要研究一種具有更高泛化推廣能力的小樣本故障模式分類方法，使其能夠利用有限的數(shù)據(jù)樣本來獲得更好的診斷效果。