模拟电路的一种纠错码SVM诊断方法

为了解决支持向量机在模拟电路中诊断时间长的问题,同时提高故障的诊断精度,提出一种基于纠错码支持向量机的模拟电路故障诊断方法.首先采用模糊C-均值算法对训练样本两两聚类,根据聚类二叉树得到纠错码矩阵;然后按码矩阵的编码设计基于支持向量机的多类故障分类器,对样本进行分组训练和测试;最后对测试向量进行解码得到诊断结果.实验结...     

基于支持向量机的矿井通风机故障诊断系统的研究

针对矿井通风机故障诊断过程中样本数据有限的特点,本文提出了一种基于支持向量机的矿井通风机故障诊断方法。支持向量机是一种机器学习方法,它对有限的样本数据具有良好的学习能力。采用支持向量机对样本数据通过学习形成故障分类器,利用该分类器对故障样本进行测试,得出矿井通风机的故障诊断结果。结果表明：支持向量机对有限样本数据具有良好的推广能力,最终达到了快速并准确地诊断矿井通风机故障的目的。     

层次聚类LSSVM在模拟电路故障诊断中的应用

文中借鉴层次聚类的思想,采用正向训练、反向测试的方法构造了层次聚类最小二乘支持向量机,并针对容差模拟电路的故障诊断问题,在利用核主元分析法提取其故障特征的基础上,采用所构造的层次聚类最小二乘支持向量机对模拟电路的软故障进行了诊断,并与常用的1对1、1对多算法进行比较,结果表明该方法简化了分类器的结构,缩短了训练测试时间,提高了故障识别率。     

基于小波变换和支持向量机的模拟电路故障诊断方法研究

提出一种利用小波变换提取模拟电路故障特征和基于支持向量机状态分类的模拟电路故障自动识别和诊断方法。首先讨论小波变换的基本原理和支持向量机原理及其多分类算法,同时着重研究支持向量机的一种改进型一对多故障分类算法,然后实现在小波变换上,采用分布式多SVM分类器识别单相桥式整流模拟电路的故障。实验证明,该方法能准确有效地对模拟电路故障进行识别和诊断。     

基于支持向量机的故障诊断

将支持向量机应用于故障的分类诊断,通过实例建立了两类故障分类器和多故障分类器,给出了具体的建立多故障分类器的步骤和仿真结果。最后提出了一种新的方法——基于支持向量机的并行诊断网络。     

列车防滑器主机故障诊断系统设计

SAB型列车防滑制动系统应用于国内T型列车,数量多,为了提高列车防滑器主机故障检测和维修效率,针对SAB WABCO公司的SWKAS20C型列车防滑器主机,设计了元件级故障检测与定位专家系统。通过研究模拟电子电路故障诊断技术,设计了基于支持向量机的多故障分类器,用于主机模拟电路故障样本数据的训练和测试,并通过改进算法寻优向量机参数,提高了故障诊断的准确度。搭建了模拟列车运行环境的测试平台,用以模拟主机在多种状态下的故障模式;使用VS2010开发环境编写了MFC专家系统。     

基于支持向量机故障诊断方法

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果.本文以双螺杆挤出机为例,介绍了基于支持向量机的多故障分类器,探讨了"成对分类"与"一类对多类"两种多类分类算法的应用.诊断实例表明,基于支持向量机的多故障分类器对设备故障具有很好的分类效果.     

基于SMO算法的SVM分类器在压缩机故障识别中应用

采用时频分析和支持向量机(SVM)相结合,提出一种压缩机故障识别新方法。首先利用Labview软件平台,对压缩机振动信号进行时频分析;然后提取出空气压缩机故障信号的特征向量,组成训练样本和测试样本;最后使用一对一方法构造成多元支持向量机分类器,利用序列最小优化(S M O)算法对故障样本进行训练,实现了压缩机的故障识别。实验测试表明,该分类器有较高故障诊断效率且性能良好,适合压缩机的故障识别。     

结合遗传算法与LSSVC的网络异常检测

计算机网络攻击的多样性及隐蔽性,导致了其难以被检测,针对保护网络的安全性,准确识别网络异常问题,为了克服传统网络异常检测技术检测精度低等缺点,提出基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机的网络异常检测方法.最小二乘支持向量机分类器(LSSVC)是一种进化的支持向量机分类器(SVC),通过构造新的二次损失函数以解决支持向量机中的二次规划问题.遗传算法用于选择合适的最小二乘支持向量机参数.选取KDDCup99数据测试采用提出的方法检测性能.实验结果表明遗传算法优化的最小二乘支持向量机分类器的网络异常检测精度高,效果好,为网络安全提供了保证.     

一种基于支持向量机的车型自动分类器设计方案

提出一种基于支持向量机理论的车型分类器的设计方案。通过对实际车辆的图像采集、处理和分析,获取所需样本数据。采用有导师训练方法训练三个支持向量机识别器,使用测试样本对训练出的识别器进行性能测试。最后将三个识别器与表决器结合得到车型分类器。     

基于WPEE-RF的模拟电路故障诊断

为实现高效的模拟电路故障诊断,提出了基于小波包能量熵(WPEE)和随机森林(RF)的模拟电路故障诊断方法;选择合适的测试激励信号,监测电路收集数据,对模拟电路监测数据进行5层小波包分解,计算多频带WPEE向量表征故障特征,由RF分类器实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法在双二次滤波电路、Sallen-key滤波电路容差故障诊断以及对数放大器综合故障诊断中体现出良好的性能,故障诊断准确率达99%以上,且该方法具有参数鲁棒性,RF模型训练时间短;较支持向量机和BP网络方法相比,表现出更好的综合性能,更能贴近工程实践应用。     

基于SVM 的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用

基于结构风险最小化原则的支持向量机(SVM)对小样本决策具有较好的学习推广性。但由于常规SVM算法是从2类分类问题推导出的，在解决故障诊断这种典型的多类分类问题时存在因雄，因而提出一种依赖故障优先级的基于SVM的二叉树多级分类器实现(2PTMC)方法，该方法具有简单、直观，重复训练样本少的优点。通过将其应用于柴油机振动信号的故障诊断，获得了令人满意的效果。     

A novel pattern recognition algorithm: Combining ART network with SVM to reconstruct a multi-class classifier

Based on the principle of one-against-one support vector machines (SVMs) multi-class classification algorithm, this paper proposes an extended SVMs method which couples adaptive resonance theory (ART) network to reconstruct a multi-class classifier. Different coupling strategies to reconstruct a multi-class classifier from binary SVM classifiers are compared with application to fault diagnosis of transmission line. Majority voting, a mixture matrix and self-organizing map (SOM) network are compared in reconstructing the global classification decision. In order to evaluate the method’s efficiency, one-against-all, decision directed acyclic graph (DDAG) and decision-tree (DT) algorithm based SVM are compared too. The comparison is done with simulations and the best method is validated with experimental data.     

基于F-SVMs的多模型建模方法

针对全局模型难以精确描述复杂工业过程的问题,提出一种基于模糊支持向量机(F-SVMs)的多模型(F-SVMs MM)建模方法。用模糊支持向量分类算法(F-SVC)对输入数据进行预处理,得到多模型模糊隶属度;用模糊支持回归算法(F-SVR)建立多模型(MM)估计器。应用该方法对pH中和滴定过程进行建模,仿真结果表明,F-SVMs MM跟踪性能好、泛化能力强,比USOCPN方法和标准支持向量机(SVMs)方法具有更好的性能和推广能力。     

基于SVM的图像分类研究

图像分类技术有着重要的应用前景，而且对于基于内容的图像检索的发展会有积极的推动作用。多类图像分类是图像分类中的难点，对基于SVM的多类图像分类方法进行了研究，提出在二类支持向量机的基础上构造多类分类器的方法，实验结果证明和传统方法相比，分类准确率有了较大的提高。     

一种基于核密度估计的模拟电路故障诊断方法

为解决模拟电路中含有噪声等异常信息给支持向量机的最优分类面建立带来的困难,提出了一种基于核密度估计方法的模拟电路故障诊断新方法。首先提取电路的时域信号统计参数作为故障特征,然后运用核密度估计方法构造模糊隶属度函数,将该隶属度函数应用到模糊支持向量机上进行故障诊断。通过训练模糊支持向量机获得故障诊断模型,实现对电路单故障和多故障的诊断分类,能有效消除特征中噪声和野点的影响。将该方法应用于CSTV滤波电路进行仿真实验,结果表明该方法能突出不同故障的特性并正确有效地诊断出多故障类型,综合诊断正确率达到95%,为模拟电路故障诊断提供了新的技术途径。     

基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法

提出了一种基于内禀模态(Intrinsic mode functions,简称IMFs)奇异值分解和支持向量机(Support vector machine,简称SVM)的故障诊断方法.采用经验模态分解(Empirical mode decomposition,简称EMD)方法对旋转机械故障振动信号进行分解,将得到的若干个内禀模态分量自动形成初始特征向量矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为故障特征向量,并进一步根据支持向量机分类器的输出结果来判断旋转机械的工作状态和故障类型.对齿轮振动信号的分析结果表明,即使在小样本情况下,基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法仍能有效地识别齿轮的工作状态和故障类型.