将正常工况剩余的20组特征向量及轴承磨损、气穴故障、侧板磨损、同步带轮磨损四种故障工况前20组特征向量为测试集，在训练好的SVDD模型上进行测试，横坐标为特征向量样本序号，纵坐标为绝对距离测度εa=R2x－R2，横线表示故障检测阈值。　　
　
  慈溪市贝力同步带轮有限公司是一家专业从事同步带、同步带轮、齿轮行业的专业生产企业。座落于长三角经济区桥头堡慈溪市逍林，西接世界最长杭州湾跨海大桥，东临中国第一深水港北仑，交通极为便利。
　
　　
  目前公司拥有先进的同步带和带轮的生产、加工、检测等设备。关键技术人员在同步带传动行业有十几年的设计、研发经验。紧跟国际潮流，参照国际标准生产、加工，产品质量在行业内有口皆碑。产品畅销全国20多个省、自治区、直辖市，并出口欧美、澳洲、东南亚等国家和地区，得到了国内外客户的一致认可和好评。
　　基于SVDD与绝对距离测度的单分类器模型，能较好将正常工况与故障工况区分开，只要存在四种故障中的任一种，SVDD模型均能准确检测到。此外，正常工况样本识别出18个，识别率90，且正常工况样本类内分散度较小，因此差别较小。
　　故障工况样本则完全正确识别，识别率100.但由绝对距离测度知，四种故障工况样本重叠在一起，即使检测出存在故障，也无法将这几种状态正确区分开，即无法准确判断出存在哪种故障。因此，基于SVDD及绝对距离测度的单值分类器并不适合进行多工况混合识别。为实现多工况混合识别，各选取正常状态、轴承磨损、气穴故障、侧板磨损和同步带轮磨损五种工况前20组特征向量样本构造5个训练集，先按3.2节方法分别单独训练5个SVDD单值分类器。
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