摘　要：提出了一种面向设备管理的基于支持向量机(SVM)的轧钢电机状态综合评价方法。选取与电机状态密切相关的参数为评价指标，构建模拟电机状态综合评价体系的SVM评价模型，输出电机状态综合评价等级，制定绝对报警和相对报警两种警情设置，并建立警情溯源机制，从而为及时准确掌握电机状态和预报电机状态迁移趋势提供依据，有效防范渐变性故障的发生。以济钢热连轧厂粗轧上位电机为评价对象，基于历史监测数据构建电机状态SVM评价模型，并检验其有效性。实验结果表明，粗轧电机状态评价方法整体准确率为96.67%，对异常设备状态捕捉率为88.89%，异常状态误报率为3.33%。关键词：设备管理;状态评价;综合评价;支持向量机下载高清全文——基于支持向量机的轧钢电机状态综合评价方法_.pdf