关键词：故障诊断；特征提取；最小二乘支持向量机；小波包；电梯
摘 要：针对电梯故障诊断中特征提取困难和故障样本数量少问题,提出了应用小波包分解和最小支持向量机(LS-SVM)相结合进行电梯急停智能故障诊断的方法.借助小波包分解,该方法首先提取电梯轿厢振动信号作为特征向量,然后利用LS-SVM分类模型对故障进行辩识.实验证明,小波包与LS-SVM相融合的故障诊断与识别技术可发挥两者的优势,该方法对电梯急停故障的诊断具有较好的诊断效果.