基于PSO参数优化的支持向量机齿轮箱故障诊断研究

为了解决支持向量机惩罚因子c和核函数g的确定只能依靠先验知识的缺点,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的支持向量机参数优化的模型,通过PSO的寻优自动获得最优的支持向量机参数。并运用JZQ250型齿轮箱进行故障诊断,实验表明所提出的模型很好地解决了参数选择问题,使SVM性能有所提升。     

支持向量机在轴承故障诊断中的应用

支持向量机是建立在结构风险最小原理^[1]基础上，专门研究小样本情况下的学习规律。本文针对滚动轴承的加速度信号和声音信号的特点，选取识别能力好的时域无量纲指标作为支持向量机的特征矢量，对滚动轴承的四种典型故障进行模式识别。结果表明，支持向量机在滚动轴承故障诊断中有很出色的分类能力。     

基于改进支持向量机的选区激光熔化参数优化的研究

在选区激光熔化成型过程中,通过实验法和试凑法确定合适的参数组合,需要具备一定的实验设备以及人力物力和时间的投入,周期长、成本高.以316L不锈钢选区激光熔化过程的参数选择为例,采用粒子群算法和网格搜索法对支持向量机参数进行优化,建立其选区激光熔化过程的质量参数模型,对加工过程的熔池尺寸进行预测.结果 表明,熔池的宽度、...     

基于近似熵与支持向量机的异步电机故障诊断研究

针对异步电机故障发生率高、故障类别难以有效识别的问题,提出一种基于近似熵与支持向量机的故障诊断方法。通过构造故障再现试验,分别测取4种不同状态类别的多测点振动信号样本。利用近似熵算法计算其近似熵样本值,得到4种不同状态类别的近似熵故障特征向量。结合支持向量机算法,构建支持向量机分类模型。近似熵特征量被划分为训练样本和测试样本,经验证其故障诊断准确率达97.5%,改进BP神经网络诊断方法的准确率为92.5%,结果表明：近似熵结合支持向量机方法具有更高的诊断精度。     

基于CEEMDAN-IGWO-SVM的轴承故障诊断研究

为了提高支持向量机(SVM)在轴承故障诊断时的准确率和识别效率,提出了一种基于具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解方法(CEEMDAN)、改进灰狼优化算法(IGWO)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先用CEEMDAN与Shannon熵对振动信号消噪、分解,获得典型故障的敏感信号;其次,将粒子群算法(PSO)惯性权重w与粒子“飞行”速度v引入灰狼优化算法(GWO),得到IGWO,通过IGWO算法优化SVM得到诊断模型的最优参数,增强SVM的学习能力和泛化能力;最后,利用美国西储大学的轴承试验数据验证优化模型的有效性。结果表明,IGWO算法优化SVM的模型可以准确、高效地对轴承进行故障诊断;与GA、PSO、和GWO算法优化的SVM模型相比,该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。     

基于小波包和支持向量机的液压泵故障诊断

研究基于小波包频带能量的故障诊断方法及其在齿轮泵故障诊断中的应用.论述齿轮泵的典型故障设置及其数据采集.针对齿轮泵实验数据,研究基于小波包和支持向量机的齿轮泵故障诊断方法.实验结果表明:基于小波包一支持向量机的故障诊断方法是有效的,而且可以满足在线实时状态监测与故障诊断的要求.     

基于小波分析和支持向量机的刀具故障诊断

为了有效地进行刀具状态监测,提出了一种基于小波分析和支持向量机相结合的刀具故障诊断方法。首先运用小波包对AE信号进行分解和重构,然后提取各个频带里的信号能量值,将该能量值作为特征参数输入到支持向量机,进行学习训练,完成对刀具磨损状态的有效识别。仿真结果表明该方法是有效的。     

基于频域特征和支持向量机的汽车水泵轴承故障诊断研究

为了在线监测与识别汽车水泵轴承的故障类型,以WR3258152型汽车水泵轴承为研究对象,分析了其内部结构和常见故障。根据常见故障,预设了汽车水泵轴承的4类缺陷。在搭建的信号采集实验平台上,利用加速度传感器,分别采集了4类缺陷轴承在运转过程中的振动信号。利用Matlab软件对振动信号进行快速傅立叶变换和频域特征值计算,选用径向基核函数和粒子群参数优化方法建立支持向量机模型,并进行测试验证,结果表明:支持向量机分类方法能精确识别汽车水泵轴承常见的4类缺陷。为汽车水泵轴承的在线监测与故障诊断提供了参考。     

基于支持向量机和遗传算法的刀具故障诊断

提出了把支持向量机和遗传算法结合起来,应用于数控机床的刀具故障监测.应用支持向量机的分类步骤,能够有效地解决小样本问题.利用遗传算法对支持向量机所用核函数的参数进行优化,以致在较短的时间内找到全局最优解.这两种方法的结合是数控机床的刀具诊断的行之有效的方法.     

基于单值支持向量机的电液伺服阀故障诊断

以液压伺服系统的关键部件———电液伺服阀为研究对象,针对正常运行状态的数据样本较易获得,而故障样本难以获得的情况,应用单值支持向量机,仅仅依靠正常状态下的数据样本,建立起单值分类器,从而对电液伺服阀的运行状态进行识别。并用推广能力估计的方法,实现控制参数的选择。     

基于小波去噪和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承故障,提出了基于相关原则优化阈值的小波去噪和最小二乘支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法,采用相关原则优化阀值的小波对轴承早期故障特征进行提取,运用能量-特征法提取出信号特征,然后利用最小二乘支持向量机多分类算法进行故障类型的识别。实验与仿真结果表明:基于相关原则优化阈值的小波变换和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法能有效地诊断出滚动轴承的典型故障。     

基于支持向量机的灰铸铁强度预测模型

利用高碳当量灰铸铁组织强度试验数据,提出了一种基于支持向量机理论的灰铸铁强度预测模型。与多元线性回归、模糊回归和自适应模糊神经网络相比,该模型学习精度高且具有较好的泛化能力,能取得较好的预测效果。     

基于邻域粗糙集与支持向量机的大型风机齿轮箱故障诊断

大型风机的齿轮箱故障诊断是保证风机正常、稳定运行,避免突发性事故的有效手段。针对大型风机齿轮箱振动进行实时监测,对其振动情况进行分析、诊断。对采集的信号采用时域方法进行研究,获取时域指标属性,运用邻域粗糙集约简知识对各个信息属性进行约简,再结合支持向量机进行样本训练,并对待测数据进行故障诊断。     

基于特征选择支持向量机的柱塞泵智能诊断

柱塞泵是工程机械的关键部件,其性能好坏将直接影响整个设备的正常工作。针对柱塞泵提出基于特征选择支持向量机的智能诊断方法。对采集的振动信号基于小波包分解提取能量特征,然后利用Fisher准则函数选择对智能诊断最有利的特征,利用支持向量机进行训练,并将每个二类支持向量机按二叉树的组织形式构成系统的诊断模型。以汽车起重机柱塞泵为研究对象,其6种故障形式,包括正常、轴承内圈故障、滚动体故障、柱塞故障、配流盘故障、斜盘故障,用于检验所提算法的诊断能力,并与传统的BP神经网络和最近的蚁群神经网络方法进行对比。诊断结果表明：所提出的算法优于另外两种方法,具有较好的诊断效果。     

基于支持向量机的火车滚轴故障诊断

火车故障的60%都是由于滚轴问题引起的,现在的诊断方法都是基于知识的,但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,本文提出了一种基于支持向量机的滚轴故障诊断方法.该方法采用小波变换对齿轮的震动信号进行处理来构造特征向量,然后输入到支持向量机分类器中进行模式识别.     

最小二乘支持向量机在电梯故障诊断中的应用(英文)

针对电梯故障诊断中特征提取困难和故障样本数量少问题,提出了应用小波包分解和最小支持向量机( LS-SVM) 相结合进行电梯急停智能故障诊断的方法。借助小波包分解,该方法首先提取电梯轿厢振动信号作为特征向量,然后利用 LS-SVM 分类模型对故障进行辨识。实验证明,小波包与 LS-SVM 相融合的故障诊断与识别技术可发挥两者的优势,该方法对电梯急停故障的诊断具有较好的诊断效果。     

基于多类支持向量机的板形识别方法

提出一种基于多类支持向量机理论的板形识别分类器,通过对冷轧工序中板形仪测得的数据进行预处理,获取所需样本数据。采用“一对多”方法训练多类支持向量机分类器,最后用测试样本对训练出的分类器进行性能测试。仿真结果表明该方法在处理小样本数据时识别率非常高,泛化能力更强,为板形识别提供了新的研究方法。     

基于EEMD-IGWO-SVM的电机轴承故障诊断

针对电机轴承易发生损坏、传统诊断方法耗时长且准确度低等问题,提出一种基于改进灰狼优化算法（IGWO）优化支持向量机（SVM）的电机轴承故障诊断方法。对电机振动数据进行集成经验模态分解（EEMD）,提取出IMF能量矩作为特征向量,并结合IGWO-SVM分类器,构造电机轴承故障检测模型。在模型引入改进Tent混沌映射、非线性收敛因子、动态权重策略,得到改进的分类算法,该算法可以快速精准地寻找SVM的最优惩罚参数C和核参数 γ。对电机轴承振动数据进行仿真实验,诊断结果表明该轴承故障方法平均准确率高达99.4%。最后通过实验验证提出的诊断方法具有良好的算法稳定性和抗噪性能,可有效提高故障诊断精度。     

基于支持向量机的加工误差预测建模方法研究

误差补偿是提高机械加工精度的有效途径,其中误差的建模是关键.在分析现有加工误差预测技术不足的基础上,提出基于支持向量机的加工误差回归建模和预测方法,并对实际应用中的问题进行了分析和总结.通过实例验证及与其它建模方法的对比,表明该方法具有优良的预测性能,为加工误差预测提供了一种新的可行方法.     

基于相关向量机的故障诊断方法研究

相关向量机(RVM)是目前最受关注的新一代模式识别技术之一,阐述了基于相关向量机的故障诊断方法、应用前景等。介绍相关向量机的分类、回归模型及其国内外研究进展;对RVM提出至今在故障诊断和退化评估与寿命预测中的应用研究进行综述;最后分析在故障诊断中RVM方法存在的弊端及其未来研究趋势。