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相似文献
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1.
基于支持向量机故障诊断方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

2.
李爱琴 《工业控制计算机》2010,23(11):93-95,105
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。  相似文献   

3.
针对模拟电路多故障分类中存在拒识区域,分类效果不理想的问题,提出基于有序分割最佳偏二叉树结构的模拟电路故障诊断方法;首先分析多分类中分割次序对结果的影响,通过样本类中心欧式距离对故障分割进行排序,以此构造偏二叉树结构;然后对采样数据进行主成份分析降维压缩,最后采用支持向量机作为分类器,对故障数据进行分类;该方法可以使样本类间距离最大,提高了支持向量机模拟电路故障分类的效率和准确度;故障诊断结果表明文章提出的诊断方法在精度提高的情况下,所需训练时间和支持向量数目大大减少,更具稀疏性。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
针对变速器新产品故障检测问题,提出以阶次分析进行故障特征提取和支持向量机分类器进行故障分类的方法.通过建立二层支持向量机分类判别模型和对惩罚因子C的调整,解决了在训练样本集不平衡的情况下标准支持向量机分类器的分类面偏向样本数量较多类别的问题.通过对现场数据的实验结果表明,该方法的故障识别率和运行时间比BP神经网络和标准支持向量机算法均有较大提高.  相似文献   

6.
支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究   总被引:56,自引:3,他引:56  
介绍和比较了支持向量机分类器和量小二乘支持向量机分类器的算法。并将支持向量机分类器和量小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断,取得了较高的准确率。所用数据来自UCI bench—mark数据集。实验结果表明,支持向量机和量小二乘支持向量机在医疗诊断中有很大的应用潜力。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
尚兴宏  尚曦乐  章静  钱焕延 《计算机科学》2013,40(Z6):327-329,343
无线传感器网络节点发生故障不仅消耗节点的能量和网络带宽,甚至会造成网络瘫痪。在分析无线传感器网络节点故障类别的基础上,分别使用相关向量机、支持向量机等算法对其进行研究,并用节点的特征值及相应的故障类型训练相关向量机及支持向量机的分类器。仿真结果表明,相关向量机比支持向量机和人工神经网络有更高的诊断精度。  相似文献   

9.
模拟电路的一种纠错码SVM诊断方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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...  相似文献   

10.
针对故障诊断中数据存在噪声和高维的缺点,使用一种快速特征提取方法对故障数据进行降维,该方法以特征信号的均值和方差作为其权重衡量的依据。利用支持向量机的模式分类功能,构造了基于特征提取的多故障分类器。实例表明,在保证诊断效果的情况下,该方法实现了数据降维,降低了运算复杂度。  相似文献   

11.
A novel method of training support vector machine (SVM) by using chaos particle swarm optimization (CPSO) is proposed. A multi-fault classification model based on the SVM trained by CPSO is established and applied to the fault diagnosis of rotating machines. The results show that the method of training SVM using CPSO is feasible, the proposed fault classification model outperforms the neural network trained by chaos particle swarm optimization and least squares support vector machine, the precision and reliability of the fault classification results can meet the requirement of practical application.  相似文献   

12.
The fault diagnosis for hydroelectric generator unit (HGU) is significant to prevent dangerous accidents from occurring and to improve economic efficiency. The faults of HGU involve overlapping fault patterns which may denote a kind of faults in the early stage or a subset of samples that caused by multi-fault. But until now it has not been considered in the traditional classifier of fault diagnosis for HGU. In this paper, a novel classifier combined rough sets and support vector machine is proposed and applied in the fault diagnosis for HGU. Instead of classifying the patterns directly, the fault patterns lying in the overlapped region are extracted firstly. Then, upper and lower approximations of each class are defined on the basis of rough set technique. Next, for the fault patterns lying in the overlapped region, the reliability they belong to a certain class is calculated. At last, the proposed method is successfully applied in analyzing an international standard data set, as well as diagnosing the vibrant faults of a HGU. The results show that the proposed classifier can more properly describe the complex map between the faults and their symptoms, and is suitable to fault diagnosis for HGU.  相似文献   

13.
针对传统方法对滚动轴承故障特征提取效果尚有局限和最小二乘支持向量机分类器的参数不易确定,从而降低了故障诊断的准确性的问题,提出基于本征模函数能量矩和贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机实现滚动轴承的故障诊断。在该方法中,通过经验模态分解将原始信号分解为多个本征模函数,之后将本征模函数作时间轴的积分,得到本征模函数能量矩特征故障向量。采用贝叶斯推理方法进行三级分层推断,解决最小二乘支持向量机分类器的参数具有任意性和不确定性的问题,实现参数优化。对滚动轴承的仿真结果表明,该方法能对故障进行有效、准确的诊断,诊断正确率达到98.75%。  相似文献   

14.
支持向量机(Support vector machine, SVM)是利用离在线数据自动建立故障诊断模型的智能方法,它在多故障诊断时, 必须先进行多分类扩展. 决策导向无环图(Decision directed acyclic graph, DDAG)法是一种性能优秀的多分类扩展策略, 但该方法的决策结果与结点的排部密切相关, 而其结点的排部却是主观的, 影响了诊断的正确率. 本文提出一种根据故障数据的空间分布来优化结点排部的方法, 它能够提高支持向量机诊断的正确率. 采用该方法扩展的多分类支持向量机在变压器故障诊断中获得良好效果.  相似文献   

15.
针对目前机械故障诊断中难以进行特征提取和常规SVM算法诊断多类分类问题时存在困难等问题,提出了结合了WPA理论和基于二叉树的多级SVM分类器的WPA-SVM多分类故障混合诊断模型。采用小波包分析对机械信号提取频域能量特征向量,通过训练多个依赖故障优先级的基于二叉树的多级SVM分类器中,找到样本中的支持向量,并以此决定超平面。然后根据最优分类平面,对测试集的样本进行故障诊断。通过对两种不同特征提取方法、三种不同SVM识别策略的实验比较结果可知,该方法是有效的。  相似文献   

16.
针对模拟电路的故障诊断和支持向量机分类器的设计问题,讨论了一种基于有向无环图支持向量机分类器(DAGSVC)的故障字典新方法,并比较了几种支持向量机故障分类器的平均测试复杂度指标.通过对2个实际模拟滤波器的实际测试和验证表明:该方法性能要优于"1-v-r"SVC,"1-v-1"SVC等常规的故障分类器,并和聚类二叉树S...  相似文献   

17.
基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

18.
非线性模拟电路故障诊断的小波领袖多重分形分析方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于小波领袖多重分形分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,采用小波领袖方法对从测试节点采集的信号进行多重分形分析,并将提取的多重分形谱特征构成特征集;然后将特征集输入支持向量机,利用支持向量机的分类功能对电路的模式状态作出决策;最后,视频放大器电路故障诊断实验验证了该方法的有效性.  相似文献   

19.
介绍了基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法的原理和算法。利用小波包分解提取信号的特征参数,将特征送入故障分类器中训练。实验结果表明,当数据样本较少时,相比神经网络而言,基于SVM的故障分类器仍能正确分类多种故障。这种诊断方法具有算法简单、故障分类能力强的优点。  相似文献   

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