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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
支持向量回归算法在梁结构损伤诊断中的应用研究   总被引:5,自引:3,他引:5  
刘龙  孟光 《振动与冲击》2006,25(3):99-100,126
支持向量机算法具有很优秀的回归特性,所以将其应用于梁结构的损伤诊断方面。以模态频率作为特征参数,训练支持向量机实现对损伤的定位和程度标识,并通过对悬臂梁的损伤识别仿真计算进行了验证。结果表明:支持向量机在结构损伤诊断领域中具有很好的应用前景。  相似文献   

2.
基于光纤Bragg光栅和支持向量机的冲击损伤识别研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对常用无损检测的局限性,基于光纤Bragg光栅传感器搭建了冲击损伤实时主动监测系统,结合支持向量机算法对碳纤维飞行器壁板进行了冲击损伤位置及程度的识别研究,并与传统的BP神经网络识别结果进行了对比。结果表明:支持向量机算法具有较好的函数回归能力,且该系统能实时有效地从冲击前后的信号中识别出冲击损伤的位置及程度,对冲击损伤识别具有较高的精度。  相似文献   

3.
一种新型回归支持向量机的学习算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种具有很好泛化性能的回归方法,本文对标准支持向量机稍作改动,提出了一种新型回归支持向量机,并推导出它的对偶表达方式,随后利用一个优化定理设计了一个多变量更新学习算法,该算法能单调收敛于极值点,并具有简单的迭代方式,仿真实例说明所提出的回归支持向量机及其训练算法具有较好的学习性能.  相似文献   

4.
支持向量机(SVM)是一种对小样本决策具有良好学习性能的机器学习方法。常规SVM算法是从二类分类问题推导得出的,针对于故障诊断这种典型的多类决策问题,研究了一种网格式支持向量机多类算法,每个类别和其他2至4个类别之间采用常规SVM二值分类器进行分类,所需二值分类器总数少,可扩展性强。把转轴上不同位置的裂纹当作不同的故障,运用网格式支持向量机进行转轴裂纹位置故障诊断,结果表明该算法具有计算量小、诊断速度快、故障识别率高、容易扩展等优点,适合于较大规模的多类别故障诊断应用。  相似文献   

5.
彭燕 《中国科技博览》2010,(11):309-309
支持向量机是以统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法,较好解决了小样本、高维数、非线性等学习问题。从理论与实验上比较了目前常用的基于支持向量机的变压器故障诊断方法。  相似文献   

6.
针对小样本步态数据引起的分类器泛化能力差的问题,提出了基于支持向量机的步态分类方法.采集了24名青年和24名老年受试者的步态数据,提取24个步态特征训练支持向量机,采用交叉验证方法评估分类器的泛化性能.结果表明,本文提出的方法能够有效地对小样本步态数据分类,并且具有良好的泛化性.不同的核函数对分类性能影响较小.与传统反向传播学习算法的神经网络分类器进行了比较,支持向量机分类性能明显优于传统反向传播学习算法的神经网络.支持向量机在步态分类中具有广泛的应用前景.  相似文献   

7.
滚动轴承故障诊断是提高设备利用率、降低运行及维护成本关键。最小二乘支持向量回归机为有效的故障诊断方法,为解决其参数选取受限于主观经验问题,将萤火虫群算法用于惩罚系数C与核参数σ寻优,提出基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明,该方法能对滚动轴承故障位置及程度进行准确诊断,与常规最小二乘支持向量回归机、BP神经网络相比精度更高,由此验证该方法的可靠性。  相似文献   

8.
针对群智能算法优化支持向量机模型应用在滚动轴承故障诊断领域中易陷入局部最优、准确率较低的问题,提出了一种基于改进麻雀算法(sparrow search algorithm, SSA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先引入均匀化分布Chebyshev混沌映射初始化麻雀种群,以提高种群空间分布均匀性,之后将自适应惯性权重融入麻雀算法的发现者位置更新,最后对更新位置后的最优麻雀进行随机游走扰动,提高算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。将该算法用于支持向量机的参数优化,构建改进麻雀算法优化支持向量机故障诊断模型实现对轴承故障信号的分类诊断。滚动轴承故障诊断试验分析结果表明,该算法模型故障分类效果明显优于粒子群算法优化支持向量机模型、遗传算法优化支持向量机模型和麻雀算法优化支持向量机模型,能够有效识别滚动轴承各故障类型。  相似文献   

9.
针对不同轴承数据特征选择困难和单个分类器方法在滚动轴承故障诊断中精度较低的问题,提出一种基于分类与回归树的Xgboost(e Xtreme Gradient Boosting)轴承故障诊断算法。Xgboost是包含多个分类器的集成学习方法。通过Xgboost的"提升"思想来提高滚动轴承故障诊断的精度。首先,从滚动轴承的振动信号中提取时域特征参数;然后利用Xgboost算法对滚动轴承故障进行诊断。将SQI-MFS实验平台的轴承振动数据,与传统分类器(支持向量机、邻近算法和人工神经网络)以及单个分类回归树的诊断结果相比,结果表明Xgboost在轴承故障诊断率上优于上述几种算法,且计算时间比传统提升决策树算法短。  相似文献   

10.
范彬  冯云松  杨丽  杨华 《光电工程》2007,34(8):20-24
为提高传统红外成像跟踪算法的性能,克服相关跟踪对"图像灰度一致性"的要求,在分析光流方程和支持向量机基本理论的基础上,提出一种由光流方程引出的基于支持向量机的成像跟踪算法.以机动车的红外图像序列为研究对象,该算法利用支持向量机的分类值替代方差和误差函数,将每帧中分类值最大的位置看作当前帧中目标的位置,从而实现了对目标的跟踪.该算法不仅不要求满足"图像灰度一致性",而且有效地减少了跟踪的累积误差.研究结果表明,与传统相关跟踪算法相比,本文提出的跟踪算法的精度、稳定度和鲁棒性都有所提高.  相似文献   

11.
Advanced manufacturing technology requires high-precision capability in multi-axis computer numerical control (CNC) machine tools. At present, the modeling and identification for the drive system of CNC machine tools has some defects. In order to solve the problem, some interdisciplinary theories and methods, such as support vector machines, granular computing, artificial immune algorithms, and particle swarm optimization algorithms, have been used to model and identify multi-axis drive systems for CNC machine tools. An identification method using a support vector machine, based on granular computing, is presented to identify a multi-axis servo drive system model for improving the precision of model identification, and an immune particle swarm optimization algorithm, based on crossover and mutation functions, is proposed to optimize the structure parameters of the support vector machine based on granular computing. The proposed identification method was evaluated by experiments using the multi-axis servo drive system. The experimental results showed that the proposed approach is capable of improving modeling and identification precision.  相似文献   

12.
将结构分区域进行分步损伤识别是目前解决复杂结构损伤识别问题的有效途径,对结构进行适当的区域划分后,就可以先找出损伤发生的可能区域,然后减小搜索范围,进行损伤的定位和损伤程度的识别。用频率和坐标模态保证准则这两种基本的动力指标,采用模糊聚类的方法划分出相似区域,然后用统计模式识别中的支持向量机进行分类。通过数值算例表明.损伤识别三步法能够在存在观测噪声的条件下对结构损伤进行定位。  相似文献   

13.
系统地研究支持向量机的基本原理。针对旋转机械振动故障特征复杂的特点,提出采用基于K-L变换的故障提取方法。改进支持向量机的多分类算法,将支持向量机分类方法用于旋转机械振动分析,利用其模式辨别和系统建模能力对典型故障的初始征兆、发生、发展进行动态分析,为旋转机械的故障诊断提供新的思路和方法。  相似文献   

14.
面向阀门内漏声发射检测的支持向量机分类建模   总被引:1,自引:0,他引:1  
吴文凯  徐科军  叶国阳 《计量学报》2021,42(8):1018-1025
针对阀门泄漏声发射检测的研究中存在回归建模不准确的问题,综合考虑实际应用需要,开展了阀门液体泄漏的分类建模研究。分析了阀门泄漏声发射的机理和基本特征,建立了阀门泄漏声发射信号特征量与泄漏等级的支持向量机分类模型。在工业生产现场进行阀门泄漏声发射信号采集实验,对采集到的信号进行预处理和特征提取。采用网格搜索法寻找最优训练参数,建立最优的支持向量机分类模型,模型预测结果表明:阀门泄漏预测模型识别准确率在93%以上。  相似文献   

15.
This paper presents novel approach to structural damage detection and estimation using incomplete static responses of a damaged structure and least squares support vector machine (LS-SVM). The presented method is based on the reduced stiffness matrix to formulate incomplete static responses as input parameters to the LS-SVM. The presented method is applied to a plane steel bridge, a four-span continuous beam and four-storey plane frame containing several damages. Also, the effect of the discrepancy in stiffness between the finite element model and the actual tested system has been investigated. The results show that the presented method is sensitive to the location and severity of the structural damage in spite of the incomplete noisy data and modelling errors.  相似文献   

16.
Machine-learning algorithms pervade our daily lives. In epidemiology, supervised machine learning has the potential for classification, diagnosis and risk factor identification. Here, we report the use of support vector machine learning to identify the features associated with hock burn on commercial broiler farms, using routinely collected farm management data. These data lend themselves to analysis using machine-learning techniques. Hock burn, dermatitis of the skin over the hock, is an important indicator of broiler health and welfare. Remarkably, this classifier can predict the occurrence of high hock burn prevalence with accuracy of 0.78 on unseen data, as measured by the area under the receiver operating characteristic curve. We also compare the results with those obtained by standard multi-variable logistic regression and suggest that this technique provides new insights into the data. This novel application of a machine-learning algorithm, embedded in poultry management systems could offer significant improvements in broiler health and welfare worldwide.  相似文献   

17.
基于支持向量机的齿轮故障诊断方法研究   总被引:7,自引:6,他引:7  
故障样本的不足从一定程度上制约了基于知识的方法在实际故障诊断中的应用,针对这一问题,利用支持向量机在小样本情况下具有较强分类能力的特点,提出了一种基于支持向量机的齿轮故障诊断方法。该方法采用小波变换对齿轮的振动信号进行处理来构造特征向量,并直接输入到支持向量机的多故障分类器中进行故障识别。试验结果表明该方法是有效、可行的,且在小样本情况下比BP神经网络具有更高的诊断精度。  相似文献   

18.
对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算法(GA)的支持向量机参数优化的模型,通过GA的寻优自动获得最优的支持向量机参数。采用某风场的风电机组齿轮箱轴承数据进行故障诊断,实验表明,所提出的GA-SVM模型很好地解决了参数选择的问题,同时基于分形维数的特征参数也提高了风电机组轴承故障的识别准确率。  相似文献   

19.
引起图像退化的因素众多,因而难以用一个统一的方法来进行恢复处理。鉴于图像的像素和各颜色分量通道间本质上存在某种相关性,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有较好地解决小样本、非线性、高维数问题的能力,提出了一种新的空域图像恢复方法,并通过对来自于待处理图像本身的训练样本的学习,构造自适应的回归插值函数;然后基于该函数对图像作有选择的修改,从而达到图像恢复的目的。实验表明,该方法是有效的,并且具有较好的泛化性能。  相似文献   

20.
Logistic regression is often used to solve linear binary classification problems such as machine vision, speech recognition, and handwriting recognition. However, it usually fails to solve certain nonlinear multi-classification problem, such as problem with non-equilibrium samples. Many scholars have proposed some methods, such as neural network, least square support vector machine, AdaBoost meta-algorithm, etc. These methods essentially belong to machine learning categories. In this work, based on the probability theory and statistical principle, we propose an improved logistic regression algorithm based on kernel density estimation for solving nonlinear multi-classification. We have compared our approach with other methods using non-equilibrium samples, the results show that our approach guarantees sample integrity and achieves superior classification.  相似文献   

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