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故障样本量是制约智能故障诊断发展的关键因素之一,然而实践中往往难以获取充足的故障样本。支持向量机是一种新型的机器学习和模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出优越的性能。本文将欧氏距离分类引入到支持向量机解决支持向量机多类分类问题,提出了基于支持向量机和振动场的故障诊断方法。实验结果表明,该方法在故障诊断上计算速度和准确度令人满意,为类似的研究提供了借鉴意义和参考。 相似文献
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基于小波包和支持向量机的故障诊断方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于支持向量机(SVM,support vector machine)对小样本决策具有较好的学习推广性,本文提出一种基于小波包和支持向量机的故障诊断方法,通过小波包分解系数求取频带能量,并根据各个频带的能量的变化提取故障特征,应用LSSVM(least squares support vector machines)进行故障分类。实验结果表明,支持向量机分类器优于传统的BP神经网络和RBF神经网络分类器,识别率较高,具有更强的泛化推广能力。 相似文献
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提出一种基于遗传算法和支持向量机的故障诊断模型.该模型采用故障识别中的分类效果作为遗传算法中的适应度函数对故障信号进行特征提取和选择,得到更能反映故障类别的特征,作为识别特征输入多类支持向量机的输入,实现不同类别故障的识别.将该模型应用于变频器功率变换主电路的故障诊断.仿真结果表明,经过遗传算法提取的特征在保持分类精度的基础上,提高了变频器故障识别的效率. 相似文献
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制冷机在红外遥感领域发挥着极其重要的作用,如果出现故障直接影响探测器的正常工作以及性能,因此,制冷机智能故障诊断具有重要的意义.针对制冷机出现的碰摩故障,提出了一种基于小波包变换、遗传算法、支持向量机的智能故障诊断方法.首先对振动信号做小波变换及时域特征提取组成特征集.利用距离评价技术从特征集中选择敏感特征.利用遗传算法优化支持向量机参数.将特征值输入到优化好的支持向量机中,自动识别机器运行状态.开展制冷机故障模拟实验,结果表明,该方法最终识别准确率达95%,能有效识别制冷机碰摩故障部位. 相似文献
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基于QPSO的属性约简在NIDS中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机作为一种优良的分类算法应用在网络入侵检测系统中,但是训练时间过长是它的主要缺陷.文中提出了基于量子粒子群优化的属性约简和支持向量机(SVM)的入侵检测方法,利用量子粒子群优化的属性约简算法对训练样本集进行属性约简,剔除了对入侵检测结果影响较小的冗余特征,从而使入侵检测系统在获取用户特征的时间减少,整个入侵检测系统的性能得到提高.实验结果表明,该方法是有效的. 相似文献
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针对模拟电路软故障诊断准确度不高的问题,提出一种基于粗糙集(RS)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)集成的模拟电路软故障诊断方法。首先利用粗糙集理论对采集的模拟电路软故障特征信息进行维数约简,然后利用粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,以提高支持向量机分类器的诊断性能,最后进行故障诊断。对四运放双二次高通滤波器进行仿真,实验结果表明,基于RS-PSO-SVM集成的模拟电路软故障诊断方法是有效的。与其他常用方法相比,该诊断方法具有更好的故障诊断性能。 相似文献
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基于随机下采样和SMOTE的不均衡SVM分类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的支持向量机(SVM)算法在数据不均衡的情况下,分类效果很不理想。为了提高SVM算法在不均衡数据集下的分类性能,提出随机下采样与SMOTE算法结合的不均衡分类方法。该方法首先利用随机下采样对多数类样本进行采样,去除样本中大量重叠的冗余样本,使得在减少数据的同时保留更多有用信息;而对少数类样本则是利用SMOTE算法进行过采样。实验部分将其应用在UCI数据集中并同其他采样算法比较,结果表明文中算法不但能有效提高SVM算法在不均衡数据中少数类的分类性能,而且总体分类性能也有所提高。 相似文献
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基于Vague-Sigmoid核函数的PSVM故障诊断算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机因其相比于传统算法具有良好的分类性能,而广泛地应用于故障诊断研究中。但标准SVM存在训练时间长,占用内存大的不足。近似支持向量机(Proximal Support Vec-tor Machines,PSVM)算法具有训练速度快占用内存少的特点,特别适用于大量数据的故障诊断。但其对于分类超平面附近点的诊断精度略显不足。针对此类问题文中将耗时较少的Vague-Sigmoid核函数应用于PSVM,用以提高其对于在分类面附近样本的分类精度,仿真证明获得了较好的效果。 相似文献
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一种基于SVM/RS的中文机构名称自动识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出一种支持向量机(Support Vector Machines,SVM)和粗糙集(Rough Set, RS)相结合的中文机构名称短语识别方法。该方法借助词的基本语义搭配关系表示短语的构成规则,并通过粗糙集属性约简的方法自动学习到机构名称构成规则的无冗余集。识别时,首先寻找到与这些规则匹配的词串作为候选机构名,然后结合候选机构名以及其上下文词的语义特征,利用SVM分类器判断该候选是否是真正的机构名称。这种方法对1617万字人民日报语料开放测试的F值分别达到82.06%。 相似文献
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Airborne fuel pump is a key component of the airborne fuel system, which once fails will bring a huge negative impact on aircraft safety. Therefore, accurate, reliable and effective fault diagnosis must be performed. However, the current airborne fuel pump has several difficulties: fault samples shortage, high maintenance costs and low diagnostic efficiency. In this paper, after Failure Mode, Effects and Criticality Analysis (FMECA) of airborne fuel pump, an experimental platform of airborne fuel transfusion system is developed and then a fault diagnosis model based on empirical mode decomposition (EMD) and probabilistic neural networks (PNN) is established. Meanwhile, the diagnosis model is verified by practical experiments, and the sensor layout of the experimental platform is optimized. Firstly, the vibration signals and pressure signals under normal state and six types of typical fuel pump faults are acquired on the experimental platform. Then EMD method is applied to decompose the original vibration signals into a finite Intrinsic Mode Functions (IMFs) and a residual. Secondly, the energy of first four IMFs is extracted as vibration signals fault feature, combined with the mean outlet pressure to construct fault feature vectors. Then feature vectors are divided into training samples and testing samples. Training samples are used to train PNN fault diagnosis model and testing samples are used to verify the model. Finally, the experimental results show that only one pressure sensor and one y-axis vibration sensor are needed to achieve 100% fault diagnosis. Furthermore, compared with SVM and GA-BP, the PNN fault diagnosis model has fast convergence, high efficiency and a higher performance and recognition for the typical faults of airborne fuel pump. 相似文献