基于GA-SVM的数模混合电路故障诊断研究

针对数/模混合电路的故障诊断,将遗传算法与最小二乘支持向量机相结合,提出一种二值分类故障诊断方法,在保证故障诊断的准确率和可靠性的基础上,实现多类故障的快速诊断。采用遗传算法优化支持向量机的结构参数和核函数参数,建立基于支持向量机的故障分类模型;提出适用于数/模混合电路的故障诊断的二值分类策略;在Pspice环境下进行仿真验证,实验结果表明,该方法有效提高了的故障诊断的精度和效率,在类别较多故障模式中具有明显的优势和实用价值。     

基于遗传算法的故障特征优化研究

故障原始样本特征集中往往存在着冗余和不相关的分量。为了提高故障诊断系统的快速性和准确性,有必要采取适当的方法对故障诊断系统进行特征优化。为此提出了一种基于遗传算法的故障特征优化方法。方法对基本遗传算法的种群初始化方法,并对运算子进行了改进,同时利用支持向量机分类识别率构造遗传算法的适应度函数。通过对汽轮机减速箱轴承故障样本数据特征优化实例分析,结果表明方法能够得到更有利于分类的特征子集,使得故障诊断的准确率和计算效率都得到了改善,为关键设备状态监控与故障诊断提供了更为可靠的依据。     

遗传优化的LSSVM在故障诊断中的仿真研究

研究机载电气故障诊断问题,采用支持向量方法.支持向量机是一种采用结构风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力.支持向量机的参数选择非常重要,决定故障诊断的精确度.针对最小二乘支持向量机的参数通常靠交叉试验来确定的情况,为了提高故障诊断的精度和效率,提出了一种模拟退火遗传算法和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,利用模拟退火遗传算法的全局搜索能力对最小二乘支持向量机的参数进行寻优,并以某型直升机机载电气盒的故障诊断为例对方法进行了仿真研究.实验结果表明,模拟退火遗传算法优化的最小二乘支持向量机取得了较好的故障诊断效果.     

基于遗传算法优化SVM的嵌入式网络系统异常入侵检测

由于传统嵌入式网络系统入侵检测方法难以获得较高的检测精度,提出基于遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)的网络入侵检测技术.支持向量机分类器能够较好地解决少样本、高维、非线性分类问题.然而,支持向量机训练参数的选择对其分类精度有着很大影响,遗传算法能够同时优化支持向量机的训练参数,采用遗传算法进行支持向量机的训练参数同步优化.实验结果表明,这种遗传算法优化的支持向量机分类入侵检测模型有着很高的检测精度.     

基于MultiBoost 的集成支持向量机分类方法及其应用

针对网络故障诊断中的模式识别问题, 提出一种基于多重提升(MultiBoost) 的优化支持向量机集成学习方法. 首先, 利用自适应的荷尔蒙调节遗传算法(HMGA), 对支持向量机基分类器进行建模参数优化; 然后, 通过构建MultiBoost 集成学习方法将多个基分类器集成, 建立以多分类器优化集成为核心的故障诊断系统. 实验结果表明, 所提出的方法在网络故障诊断中, 迭代次数少、建模时间短, 并且能够明显提高故障分类的准确率.     

遗传算法优化支持向量机的道岔控制电路故障诊断

针对目前我国道岔控制电路故障后难以快速准确诊断的现状,采用遗传算法优化支持向量机的参数从而完成对道岔控制电路的故障诊断;特别是采用遗传算法对参数C,g寻优后的SVM显著提高了道岔控制电路故障诊断的准确率。仿真结果表明在相同样本测试条件下,该方法与普通SVM、BP(Back propagation)神经网络和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相比,有较高的分类准确率;从而验证了该方法在道岔控制电路故障诊断的可行性。     

基于遗传算法和支持向量机的故障诊断方法

支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛的应用于故障诊断和函数拟合中;以某型直升机机载电气盒的故障诊断为实验平台,提出了一种自适应遗传算法和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,利用自适应遗传算法强大的全局搜索能力对最小二乘支持向量机的参数进行寻优;仿真结果表明,基于自适应遗传算法优化的最小二乘支持向量机取得了较好的故障诊断精度和效率.     

基于粒子群算法优化支持向量机汽车故障诊断研究

汽车故障检测和诊断技术一直是国内外研究热点问题。支持向量机用于汽车故障诊断时,其多分类组合决策对分类正确率及诊断时间有很大影响,为了有效提高汽车系统故障诊断的效率和精度,提出了一种基于粒子群算法优化层次支持向量机汽车故障诊断检测方法。针对分解支持向量机具有测试时间短、结构难以确定的特点,利用粒子群算法,依据最大间隔距离原则优化层次支持向量机模型,使每个节点的支持向量机具有最大分类间隔,减少了误差积累,从而优化了多级二叉树结构的SVM,实现故障的分级诊断。仿真实验结果表明,提出的算法在所有参比模型中精度最高,能高效地对汽车系统的故障进行检测与定位,具有较强的泛化能力,同时缩短了故障诊断时间。     

支持向量机在局域网故障诊断中的应用

研究局域网故障诊断问题.由于当前局域网故障诊断方法存在诊断速度慢和不确定性等缺陷,为了能够更准确、有效快速地排除局域网故障,将支持向量机方法引入到对局域网的故障诊断中.对标准支持向景机原理进行了深入分析,针对参数优化过程中存在的速度快,很难找到最优参数的难题,提出了采用遗传算法对支持向景机进行改进,将改进前后的支持向量机用于局域网的故障诊断中.仿真结果表明,改进后的支持向量机能够更有效快速地完成对局域网的故障诊断,为局域网故障诊断的方法设计提供了参考.     

一种滚动轴承故障诊断方法

针对基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中支持向量机的参数优化问题,提出一种改进的果蝇优化算法,即以模式分类准确率作为果蝇味道浓度函数,并采用该算法来优化支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数;基于改进果蝇优化算法和支持向量机对滚动轴承的故障模式进行分类诊断,结果表明改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度和寻优效率,基于该算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法具有较高的分类准确率。     

基于BO-DKELM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承作为旋转机械中的必需元件,其任何故障都可能导致机器乃至整个系统发生故障,从而导致巨大的经济损失和时间的浪费,因此必须要及时准确地诊断滚动轴承故障。针对传统极限学习机中模型参数对滚动轴承故障诊断精度影响较大的问题,提出了一种基于贝叶斯优化的深度核极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。首先,将自动编码器与核极限学习机相结合,构建了深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine, DKELM)模型。其次,利用贝叶斯优化(Bayesian optimization, BO)算法对DKELM中的超参数进行寻优,使得训练数据集和验证数据集在DKELM模型中的分类错误率之和最低。然后,将测试数据集输入到训练好的BO-DKELM中进行故障诊断。最后,采用凯斯西储大学轴承故障数据集对所提方法进行验证,最终故障诊断精度为99.6%,与深度置信网络和卷积神经网络等传统智能算法进行对比,所提方法具有更高的故障诊断精度。     

基于支持向量机的机载吊舱故障诊断优化算法

提升机载吊舱的后勤保障能力,适应吊舱测试中多型号、多故障类型和测试环境动态变化的测试要求,是打赢现代化战争的重要保障。支持向量机（SVM）算法适用于小样本、高维度、非线性分类问题,SVM相关参数是影响算法性能的重要因素。基于K-CV算法和粒子群算法两种改进的SVM模型可以实现SVM参数优化,K-CV算法可以交叉验证优化模型参数,粒子群算法可以对SVM参数进行动态寻优,建立多核SVM吊舱故障诊断模型。两种算法都可以提高吊舱故障诊断模型的准确率,提高模型的学习能力和泛化能力,有效对吊舱的故障进行定量和定位诊断。     

基于健康度分析与和声蚁群算法-支持向量机的故障预测模型

针对现有的故障预测技术无法从整体上反映系统性能下降趋势等问题,提出一种基于健康度分析的故障预测方法.首先,在支持向量机回归算法基础上构造多输出支持向量机,以实现健康度的多步预测,并提出一种和声蚁群算法优化支持向量机参数,解决了蚁群算法易陷入局部最优的问题; 然后, 根据最优参数建立拟合监测数据和未来健康度下降过程非线性映射关系的和声蚁群算法-支持向量机(HSACA-SVM)故障预测模型; 最后,通过某装备电源系统监测数据验证了该模型的有效性.实例验证表明该模型能够较好地实现对健康度下降趋势的预测,预测准确率达到97%,进而实现故障预测.     

基于改进果蝇算法的模拟电路故障诊断

针对模拟电路中非线性元件故障的定位问题,提出一种改进的果蝇算法优化支持向量机的故障诊断方法。首先对被诊断电路的输出信号进行采样,用Volterra级数提取输出信号的特征,然后利用改进的果蝇算法优化SVM的核函数参数和结构参数,建立诊断模型,在对数放大器电路中对故障进行诊断分类。通过实验可以看出,该方法能够有效避免支持向量机参数选择的随机性,有利于提高诊断精度,并且有较快的诊断速度。     

基于PSO-SVM的电机故障检测

传统智能故障检测模型中算法初始参数复杂,选取难度较大,缺乏自学习、自组织能力、泛化能力弱,极易陷入局部极小值、算法单一等缺点.组合应用智能检测算法可整合不同算法优势,避免单一算法缺点,为此,文中提出支持向量机算法与改进粒子群算法相结合的电机故障检测模型:以电机故障特征频率特征数据为基础,首先使用改进全局求解性能的粒子群算法求解影响支持向量机分类检测性能的最佳参数,然后把最佳参数应用于的擅长模式识别的支持向量机算法,进行样本数据的训练,构建故障检测模型;最后,使用故障检测模型对电机的状态进行预测.实验结果表明,采用该方法进行故障检测的准确率,比传统的神经网络方法提高17%,比纯支持向量机算法提高3.33%.     

航空发动机传感器故障诊断

研究航空发动机传感器故障诊断问题,由于发动机传感器故障样本有限、小样本、非线性变化特点,传统大样本传统故障方法故障诊断准确率低。为提高传感器故障诊断准确率,提出一种混沌粒子群算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(LSS-VM)相结合的传感器故障诊断算法(CPSO-LSSVM)。首先将发动机传感器信号输入到LSSVM进行学习,并采用CPSO进行优化,找到最优LSSVM参数,从而建立传感器故障诊断模型,最后采用已建立模型对传感器故障进行仿真测试。仿真结果表明,CPSO-LSSVM提高了航空发动机传感器故障诊断的准确率,能准确地对空发动机传感器故障进行诊断,提供民飞行安全性能保障。     

Car assembly line fault diagnosis based on triangular fuzzy Gaussian support vector classifier machine and modified genetic algorithm

This paper presents a new version of fuzzy support vector classifier machine to diagnose the nonlinear fuzzy fault system with multi-dimensional input variables. Since there exist problems of Gaussian noises and uncertain data in complex fuzzy fault system modeling, the input and output variables are described as fuzzy numbers. Then by integrating fuzzy theory, Gaussian loss function and v-support vector classifier machine, the fuzzy Gaussian v-support vector regression machine (Fg-SVCM) is proposed. To seek the optimal parameters of Fg-SVCM, the modified genetic algorithm (GA) is also applied to optimize parameters of Fg-SVCM. A diagnosing method based on Fg-SVCM and GA is put forward. The results of application in fault diagnosis of car assembly line show the hybrid diagnosis model based on Fg-SVCM and PSO is feasible and effective, and the comparison between the method proposed in this paper and other ones is also given, which proves this method is better than other v-SVCMs.     

基于KECA和FWA-SVM的间歇过程分时段故障诊断方法

针对间歇过程的高度复杂性、强非线性、强时段性等特点,提出一种基于核熵成分分析（KECA）特征变量降维,利用烟花算法（FWA）优化支持向量机（SVM）参数的间歇过程分时段故障诊断方法。首先,通过多向核主元分析（MKPCA）进行在线故障监测,输出故障数据;其次,利用K-means分类方法将间歇过程划分为若干个子时段,对故障数据进行KECA特征变量处理,按熵值贡献率来确定选取主元的个数,深层提取特征信息;最后,在各子时段内分别构建FWA优化SVM参数故障诊断模型,将降维处理后的故障数据代入各自所属子时段FWA-SVM诊断模型内进行故障诊断。通过对青霉素仿真实验数据进行各种对比实验研究,验证了该方法的可行性与有效性。     

密闭鼓风炉锌产量的支持向量机实时预报模型

为优化密闭鼓风炉的操作参数，建立了锌产量的实时预报模型。该模型采用分类SMO方法训练支持向量机回归模型，并根据若干步的误差来在线校正模型参数，对锌产量进行多步预报，以及时调整操作参数，并能在线学习预报模型。该预报模型的工业仿真表明在只有较少的样本数的情况下，在有效误差范围内能达到90％，且具有很好的实时性。该模型已应用于密闭鼓风炉操作优化与故障诊断系统，能较好地指导生产。     

基于DCQGA-SMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法

提出了双链量子遗传算法(DCQGA)优化简单多核支持向量机(SMKL SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,提取测试电路时域响应信号,用Harr小波对响应信号进行变换并归一化处理,得到特征参数;其次,用双链量子遗传算法优化SMKL SVM的参数,以此建立起DCQGA SMKL SVM故障诊断模型,用于模拟电路故障诊断。双二次滤波器电路与四运放二阶高通滤波器电路作为仿真测试电路,仿真测试结果表明,提出的故障诊断方法实现了模拟电路故障诊断,相比于DCQGA SVM模拟电路故障诊断方法,诊断正确率更高。