摘要： 纺织热轧机的故障具有多发性、隐秘性等特点,故障排查大多依赖于人工经验,如何快速定位产品故障位置,是及时维修的关键。对此,针对纺织热轧机展开了故障分类算法研究,首先基于优化的N-Gram模型对纺织热轧机故障文本进行分词处理;然后利用基于词频-逆文档频率的方法提取故障文本特征向量;最后采用遗传算法优化的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）对故障文本建立分类模型,经实例验证了遗传算法对支持向量机分类模型优化的有效性,其分类预测精确性较高,具有良好的使用价值。

关键词: 故障诊断;文本分类;特征提取;支持向量机;遗传算法

中图分类号: 

• TP181

• TP391.1

• TS103