发电机转子非金属性匝间短路的早期判断与分析

针对发电机转子故障,RSO试验能快速有效的进行初步判断;在转子故障的确诊过程中,试验人员采用了常规的交流阻抗、极平衡等试验方法;同时,根据发电机转子结构,电厂检修人员将电压分布和红外测温的技术相结合,对发电机转子故障进行了定性判断。     

基于小波支持向量机的模拟电路故障诊断

在模拟电路故障诊断中,提出了利用小波分析与支持向量机结合的系统方法,利用小波变换对信号进行特征提取得到特征向量并作为支持向量机的训练向量,得到故障分类器。针对激励信号必须能够充分地激励电路的需求,提出一种通用激励信号——连续多抽样函数,利用抽样函数在带通区间内频谱分布均匀且能量相同这一特点作为模拟电路的通用激励信号。仿真结果表明,该激励条件下,利用小波-支持向量机能够较好地对模拟电路进行故障诊断。     

基于小波包与支持向量机结合的滤波器故障诊断研究

首先介绍了小波包分解与重构算法和支持向量机的分类算法,然后以一个带通滤波器故障诊断为实例,利用小波包提取特征响应向量建立样本集,并利用支持向量机完成滤波器电路的故障诊断,诊断效果良好。     

基于支持向量机的变压器故障诊断

针对变压器故障诊断中缺少实际典型故障样本的问题,提出了支持向量机（SVMs）变压器故障诊断方法。该方法采用K均值聚类（KMC）对变压器油中5种特征气体样本进行预选取作为特征向量,输入到多分类支持向量机中进行训练,建立SVMs诊断模型,实现对故障样本的诊断分类。实例分析表明,KMC算法浓缩了故障信息,有效地解决了确定模型参数时耗时巨大的问题。该方法在有限样本情况下,能够达到较高的故障正判率,满足变压器故障自动诊断的目的。     

基于支持向量机和振动场的故障诊断方法

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。     

基于DCS的汽轮发电机转子绕组匝间绝缘早期故障预警研究

文章针对大型汽轮发电机转子绕组匝间绝缘早期缺陷预警问题开展研究,提出了一种汽轮发电机转子绕组绝缘状态评估与缺陷预警模型。首先基于机组DCS系统实时监控数据采用多层感知机（Multi-layer Perceptron,MLP）构建发电机励磁电流预测模型,为提高模型泛化能力和预测精度,通过双MLP抽取DCS实时监控数据的时间和电磁空间特征,并结合残差连接、层标准化等技术实现时空信息的融合。考虑到DCS数据噪声较多易导致预测残差波动较大,采用Savitzky-Golay滤波分析法对预测结果进行平滑处理,提高模型的稳定性。最后,基于残差越限法对转子绕组的匝间绝缘早期故障进行预警。实例分析结果表明,所提出的模型具有较高的灵敏度和准确性。     

基于集成支持向量机的故障诊断方法研究

为了提高支持向量机的泛化能力,研究了Bagging集成学习方法对于支持向量机的提升作用,试验结果表明提升作用不明显。通过模拟数据扰动的方法,在标准数据集上通过试验定量比较了支持向量机和神经网络的稳定性,结果表明支持向量机相对于神经网络来说是一种稳定的分类器。在此基础上,提出了双重扰动法,即通过子空间法扰动数据特征,通过Bagging算法扰动数据分布,来达到提高基分类器之间差异性的目的,在标准数据集和故障诊断数据上进行了试验,试验结果表明,双重扰动法较好地提升了支持向量机的正确识别率。     

交流异步电动机绕组匝间短路的局部修理

在现代工业生产中,各种型号的电动机应用非常广泛,电动机因各种原因损坏的现象也比较多,电动机绕组匝间短路的故障占的比重较大。一台200KW以上三相交流异步电动机绕组匝间短路故障,按常规的修理方法对线绕组全部更新,这样耗资昂贵,修复工期较长影响生产。根据多年维修工作的实际经验,对电动机绕组匝间短路故障采取局部修理方法,不外送专业电动机修理部门或电动机生产商。这样既节约了大量的经费,又减少了修复工期。     

基于重分类与支持向量机的交流电路故障诊断

分析了交流电路故障诊断中的故障类重叠问题.针对在该情况下故障诊断正确率低的问题,采用了一种新的故障分类方法.首先用MATLAB软件编写电路程序,生成样本,然后用故障样本对支持向量机进行训练,最后用训练好的模型文件对测试样本进行多故障分类.通过一个交流电路的故障诊断实例表明,该方法具有算法简单、泛化能力强等优点,重分类后的故障诊断正确率高于重分类前.     

基于果蝇优化算法的支持向量机故障诊断

提出一种基于果蝇优化的支持向量机特征选择与参数寻优算法,模仿果蝇的觅食行为,以食物的味道浓度判定值作为参数,并将特征集进行二进制编码得到特征子集用于训练模型,然后构造合适的适应度函数,搜索最优参数值及特征子集。通过与其它算法的实验比较,表明该方法具有分类精度高,全局搜索能力强的优点。并将其应用于滚动轴承的故障诊断中,仿真结果表明,该模型具有良好的性能。     

Service recommendation method based on context-embedded support vector machine

Combined with contexts and SVM,a service recommendation method based on context-embedded support vector machine (SRM-CESVM) was proposed.Firstly,according to the different contexts,the user rating matrix was modified to make it with embedded contexts.Secondly,the rating vectors with embedded contexts were used as service feature vectors to construct training set,meanwhile the dimension of service feature vector were not increased by the introduction of contexts.Thirdly,a separation hyperplane for active user was acquired based on training set using SVM,and then the SVM prediction model was built.Finally,the distances between the feature vector points representing the active users' unused services and the hyperplane were calculated.Considering the distances and the recommendation of similar users,the service list was recommended.The experimental results further demonstrate that the proposed method has better recommendation accuracy under different rating matrix densities and can reduce recommendation time.     

Rayleigh信道下的支持向量机多用户检测方法

在BPSK调制的DS-CDMA中,基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多用户检测方法采用支持向量机的分类方法将接受向量分成+1和-1两类,达到检测的目的。与MMSE方法不同的是,支持向量机分类器的目的是找出一个能将训练向量中信号为+1和信号为-1的两类数据分离的最佳分离超平面。从数值仿真结果可以看出,在Rayleigh信道,这种支持向量机的多用户检测方法与MMSE多用户检测器相比,输出能达到较低的误码率。     

Adaptive single image dehazing method based on support vector machine

A dehazing method often only shows good results when processing the image for a certain haze concentration. So an adaptive hazy image dehazing method based on SVM is proposed. The innovation points are as follows: Firstly, combining the characteristics of the degraded images of haze weather, the dark channel histogram and texture features of the input images are extracted to form the feature vectors. These are trained by supervised learning through SVM algorithm to realize automatic binary classification of images; Secondly, the defined dehazing methods are called to process the classified result as a hazy image and the same quality evaluation indexes are used to evaluate each image output by different dehazing methods. Then, it outputs the highest evaluation image after haze removal. Finally, the output image is classified again by SVM until the image reaches the clearest it can be. The experimental results show that the proposed algorithm exhibits good contrast, brightness and color saturation from the visual effect. Also the scene adaptability and robustness of the algorithm are improved.     

基于主动标记支持向量机和太赫兹光谱的转基因物质检测方法研究

为克服传统支持向量机需要事先对训练样本进行 人为标记的缺点,提出了一种主动训练 支持向量机模型。利用仿射传播聚类算法对未标记样本进行聚类分析,在迭代过程中 不断更新现 有支持向量机的训练数据,从而不仅可以减少人为标记样本所带来的误差,还能够最大限度 地提高模型的识 别准确率。本文以转基因棉花的太赫兹光谱数据为研究对象对该模型进行了验证,实验结果 表明,本文 提出的方法对总待测样品的种类的识别率为95.56%,较其他三种方法 有较少的误判和更高的识别率。 基于仿射传播聚类的支持向量机较传统支持向量机有更高的识别率和更低的误判率,为转基 因物质的检测提供了一种快速,无损的新方法。     

基于小波包和支持向量机的故障诊断方法研究

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。     

基于支持向量机的多类分类研究

现今流行的分类方法的重要基础是传统的统计学，前提是要有足够的样本，当样本数目有限时容易出现过学习的问题，导致分类效果不理想。引入支持向量机方法，它基于统计学习理论，采用了结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，较好的解决了小样本学习的问题；又由于采用了核函数思想，把非线性空间的问题转换到线性空间，降低了算法的复杂度。对其相关内容包括优化算法及多类分类问题的解决进行了研究，最后用一个实例说明了该方法的可行性和有效性。     

Watermarking scheme based on support vector machine for colour images

A novel watermarking scheme based on the support vector machine is proposed. The watermark is embedded in the blue channel of a colour image. By applying the embedded extra reference watermark, the support vector machine is trained, and then the watermark can be extracted by the trained support vector machine. Owing to the good generalisation ability of the support vector machine, even when the watermarked image is heavily distorted the watermark can be successfully extracted. Experimental results show good robustness of the proposed scheme.     

Smooth support vector machine based on piecewise function

Support vector machines （SVMs） have shown remarkable success in many applications. However, the non-smooth feature of objective function is a limitation in practical application of SVMs. To overcome this disadvantage, a twice continuously differentiable piecewise-smooth function is constructed to smooth the objective function of unconstrained support vector machine （SVM）, and it issues a piecewise-smooth support vector machine （PWESSVM）. Comparing to the other smooth approximation functions, the smooth precision has an obvious improvement. The theoretical analysis shows PWESSVM is globally convergent. Numerical results and comparisons demonstrate the classification performance of our algorithm is better than other competitive baselines.     

基于混合核函数的支持向量机在人脸识别中的应用研究

针对支持向量机中的核函数选择和参数优化问题进行研究,结合局部性函数和全局性核函数的特点,形成由高斯核函数和多项式核函数构成的混合核函数,并运用于人脸识别,仿真实验结果证明了混合核函数的具有较高的识别率。     

一种基于支持向量机的角点检测算法

支持向量机应用于文本分类、手写数字识别、基因表达等许多领域,由于Harris角点检测算子对噪声点非常敏感,本文在文献[3]的基础上提出Harris算子和支持向量机相结合的方法来进行角点检测.首先利用Harris角点检测算法对两幅以上的无噪声图像提取角点,然后将提取的角点作为支持向量机的训练样本.构造支持向最机,最后利用...