共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
准确分析系统可靠性,对于评估产品性能和制定维修策略起着至关重要的作用.采用单步前向预测方式,提出了基于最小二乘支持向量机分析发动机系统可靠性的方法.通过对比最小二乘支持向量机和三种神经网络方法的预测效果,验证了算法的有效性,实验结果表明最小二乘支持向量机能够提供较好的预测精度.在可靠性寿命分析中,为了提高分析的准确性和效率,通过程序化的方法绘制了威布尔概率纸,自动获取相关参数,并对比分析了最小二乘支持向量机预测结果与实际数据对发动机系统可靠性指标的影响,结果显示最小二乘支持向量机能够提供较准确的结果,可以作为系统可靠性分析的一种新方法. 相似文献
2.
3.
《机械强度》2017,(3):603-607
为了提升国产高端液压支架的竞争力,急需开展可靠性工程,对于在役液压支架进行可靠性评估可以有效地为后续得的产品研发、改进提供参考,也可为新研制架型的可靠性试验提供参考。基于支持向量机对小样本数据处理具有很大的优势,提出了对在役液压支架维修情况调研获得的数据为小子样的情况下,采用支持向量回归机对液压支架故障时间的两参数威布尔分布进行了参数估计,比较了不同经验公式下所得结果的精度,选取最高精度参数评估并预测了该架型的可靠性。结果表明:支持向量机可以很好的用于液压支架小样本维修数据的可靠性评估;液压支架故障时间服从威布尔分布,某常用液压支架无故障工作时间威布尔分形状参数β=3.015 7,尺度参数η=61 728。 相似文献
4.
5.
基于最小二乘支持向量机滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:1,他引:2
根据滚动轴承故障时振动信号特点,提出了一种基于小波包变换和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法.通过对滚动轴承振动信号进行小波包分解,得到各分解节点对应频率段的重构信号以及各节点的能量,并将各节点能量组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别,然后在滚动轴承故障试验台上实测振动数据.分析结果表明,该方法具有较高的分类速度和较好的故障诊断正确率. 相似文献
6.
基于多最小二乘支持向量机的草酸钴粒度软测量 总被引:3,自引:2,他引:3
提出了一种基于改进的鲁棒学习方法(improved robust learning algorithm,IRLA)的多最小二乘支持向量机(multipleleast squares support vector machine,Multi-LSSVM)建模方法,用以解决非线性系统建模问题。该方法通过Bootstrap算法复制出训练集样本空间上的多个样本子空间,训练出多个成员最小二乘支持向量机模型,然后应用改进的鲁棒学习方法对成员最小二乘支持向量机模型的权重进行优化融合,从而使多最小二乘支持向量机模型具有较高的准确率和泛化能力。通过仿真实验,验证了方法的有效性;并将其应用于湿法冶金合成过程草酸钴粒度软测量建模问题,获得了比单个最小二乘支持向量机模型方法更高的预测精度。 相似文献
7.
基于最小二乘支持向量机的磨损预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机器设备磨损产生的因素多,而且磨损量的多少与产生的因素具有高度非线性,磨损难以预测的问题。同时考虑到监测得到的数据为小样本事件也是磨损难以预测的原因,在齿轮箱实验数据的基础上,利用最小二乘支持向量机,给出预测步骤,提出一种以载荷、温度、振动信号特征、速度和时间为输入量,机器设备的磨损量为输出量的预测方法。用齿轮箱的实验数据验证了所提出的方法的有效性。 相似文献
8.
9.
10.
11.
为提高基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的时间序列预测方法的泛化能力与预测精度,研究了一种基于粒子群优化(PSO)的LSSVM。该方法以交叉验证误差为评价准则,利用PSO对多个具有不同超参数的LSSVM进行基于迭代进化的优化选择,并以交叉验证误差最小的LSSVM作为最终优化后的LSSVM。时间序列预测实例表明,经PSO优化后的LSSVM的预测精度高于未经优化的LSSVM与传统时间序列预测方法的预测精度。 相似文献
12.
提出了基于极大提升形态小波(MLMW)降噪的CWT灰度矩向量-LSSVM的轴承故障诊断方法。先利用MLMW对信号进行降噪处理,再将降噪信号的CWT灰度图划分为若干区域,计算各分区的灰度矩组成灰度矩向量,将其作为LSSVM的输入进行故障分类。试验结果表明:相对于原始信号的灰度图,MLMW降噪后的灰度图特征突出、区分显著,相应的灰度矩向量可有效刻画轴承状态;随着分区数增加,诊断准确率升高;相对于原始灰度矩向量-LSSVM方法和小波降噪的灰度矩向量-LSSVM方法,所提出方法准确率高、泛化性好、所需训练样本少,可准确识别轴承故障类型。 相似文献
13.
基于KPCA-LSSVM的硅锰合金熔炼过程炉渣碱度预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对硅锰合金熔炼过程中炉渣碱度在线检测困难、离线化验滞后大,难以实现实时控制的问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法。该方法通过KPCA去除样本数据的噪声,提取输入数据空间中的非线性主元,然后利用LSSVM回归算法建立硅锰合金熔炼炉炉渣碱度预测模型,工业生产过程数据仿真结果表明,与SVM或LSSVM建模方法相比,KPCA-LSSVM预测模型的测量精度高、跟踪性能好,能满足炉渣碱度的在线测量要求。 相似文献
14.
针对数控机床的运行可靠性规律进行了研究。根据采集的国产机床运行数据,对其无故障运行间隔时间进行统计分析,确定其分布类型服从威布尔分布。利用威布尔分布的参数评估方法,确定出三参数威布尔分布的各个特征量,并与两参数威布尔分布相比较。运用威布尔分布模型及可靠性评定方法确定出数控机床的平均无故障时间和使用可靠性规律。 相似文献
15.
针对工程上所获取的飞机空气制冷机信息本身具有的不确定性等特点,提出了谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,简称LSSVM)相结合的寿命趋势分析方法。首先,将寿命表征参量通过经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)分解为多个固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF),分别对多个IMF分量进行傅里叶变换,得到多个频谱,计算每根谱线的谱峭度;其次,通过谱峭度寻找到影响飞机空气制冷机失效的主要IMF分量,对其进行信号重构;最后,提取重构后信号的能量特征,创建最小二乘支持向量机寿命趋势模型,对飞机空气制冷机寿命趋势进行预测。通过对实际监测数据的分析和验证结果表明,该方法可以实现飞机空气制冷机寿命趋势分析效能,具有很好的工程应用价值。 相似文献
16.
结构可靠性分析的支持向量机分类迭代算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对结构隐式极限状态函数的可靠性分析,提出了一种支持向量机分类迭代算法。该算法以分类支持向量机来替代隐式极限状态方程,通过构造合理的迭代格式,使得分类支持向量机在对失效概率贡献大的区域收敛于真实的极限状态方程,从而提高了可靠性分析的精度。给出了所提算法的详细步骤,并且用多个算例验证了所提算法的可行性及效率。 相似文献
17.
18.
为改善结构动力损伤的识别效果,提出了刚度变化指标构架下改进粒子群算法优化的最小二乘支持向量机的结构损伤评估方法。首先,通过由试验技术修正的有限元模型来计算刚度变化指标(stiffness variation index,简称SVI),并进行损伤定位;然后,在SVI基础上,利用改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的超参数,建立结构损伤评估优化模型,计算损伤大小。将该方法用于起重机主梁的损伤评定,研究结果表明,该方法具有较高的精度和效率,能准确地判断结构的实际性态,是一种有效的评估手段。 相似文献
19.
针对水泥生料细度软测量模型难以建立的问题,考虑到输入变量选择易受时延的影响,提出一种基于互信息和最小二乘支持向量机(MI-LSSVM)的软测量建模方法。该方法采用互信息表征变量间的相关性,进而解决水泥生料细度软测量建模中的时延问题,并在此基础之上,提出双向选择算法获取输入变量,将得到的输入变量应用于最小二乘支持向量机中,建立水泥生料细度软测量模型,最后应用水泥厂的实际数据对基于互信息和最小二乘支持向量机的水泥生料细度软测量模型进行仿真。结果表明该方法预测精度高、泛化能力强。 相似文献
20.
随着经济全球化和网络进程的加快,企业只有开展协作与合作伙伴关系才能更好地生存和发展,因此确定伙伴选择的数学模型和优化非常必要。本文在介绍支持向量机(SVM-suppor tvector machine)基本原理和实现算法的基础上,探讨了支持向量机方法在实现虚拟协作伙伴选择中的应用。通过此模型,能为决策者提供一种有利的支持。 相似文献