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基于Krawtchouk矩和支持向量机的火焰状态识别 总被引:1,自引:0,他引:1
监测炉膛火焰燃烧状态对防止锅炉爆管起着重要作用。为了进一步提高火焰图像特征提取的准确度和燃烧状态的识别率,文中将Krawtchouk矩引入火焰特征提取,提出了一种将Krawtchouk矩不变量与小波支持向量机相结合的火焰燃烧状态识别方法。首先计算火焰图像的Krawtchouk矩及Krawtchouk矩不变量,以此构造火焰图像的特征向量;然后根据训练样本的特征向量构造支持向量机,对火焰图像进行状态识别,并采用混沌小生境粒子群算法优化支持向量机中的核函数参数与惩罚因子,使其识别性能最优。大量实验结果表明:与基于Hu矩和支持向量机的方法、基于Zernike矩和支持向量机的方法相比,采用Krawtchouk矩不变量作为火焰图像的特征能更好地对火焰图像燃烧状态进行识别,识别率大大提高,且结果与实际情况相符。 相似文献
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为了进一步提高锅炉燃烧火焰图像状态识别的性能,提出了一种基于灰度熵多阈值分割和支持向量机(supportvector machine,SVM)的火焰图像状态识别方法。对火焰图像进行基于灰度熵准则的多阈值分割,采用改进粒子群优化算法选取最优多阈值,由此快速准确地分割出火焰图像中的背景区域、有效燃烧区域及高温燃烧区域;然后,提取火焰图像的10个特征参数,以此作为训练样本训练支持向量机,最后采用支持向量机依据提取的特征对火焰图像进行分类,并通过上述改进粒子群优化算法优化支持向量机中的2个参数。实验结果表明,提出的方法分割结果正确,与采用将图像像素作为训练样本的方法相比,该方法的分类识别正确率更高,运行速度大大加快。 相似文献
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为满足断路器机械状态监测的高可靠性要求,弥补现有方法易将轻微故障及无训练故障样本类型误识别为正常状态的不足,提出一种基于局域均值分解(LMD)能量熵和支持向量数据描述(SVDD)的高压断路器机械状态监测新方法。首先,利用LMD方法将断路器振动信号分解为一系列的PF(Product Function)分量,将各PF分量的包络按时间等间隔分段,并提取各PF分量包络的能量熵构成特征向量;然后,采用正常状态断路器振动信号的LMD能量熵向量训练SVDD分类器;最后,通过SVDD分类器对断路器的机械状态进行判断。实测信号实验证明,新方法比支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)等传统多类分类方法有更好的状态监测效果。 相似文献
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《高压电器》2015,(12):79-83
为了快速、准确地对高压断路器发生的故障进行分析和诊断,确定故障的性质、类别和部位,提出了一种高压断路器故障诊断的新方法。首先对高压断路器分合闸线圈电流进行分析,提取电流和时间特征量形成特征向量,然后用遗传算法对最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)参数进行优化,最后,将特征向量输入到优化后的最小二乘支持向量机中进行故障识别、分类。试验表明,该方法可以准确地识别断路器的多种故障类型,为断路器故障定位和状态检修提供了依据。与广泛使用的神经网络方法相比,该方法在样本较少时仍能获得较好的诊断效果,更适用于高压断路器等小样本设备的故障诊断。 相似文献
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基于支持向量机的高压断路器机械状态分类 总被引:5,自引:0,他引:5
基于统计学习理论的支持向量机是专门研究少样本情况下的统计规律及学习方法,为故障诊断向智能化方向发展提供了途径.本文首先介绍了支持向量机的基本原理;其次提出了一种基于小波包和熵理论的振动信号特征提取方法,即利用小波包分解各节点重构信号的熵值反映信号与正常状态的偏移;最后详细介绍了这种新方法在断路器故障诊断中的具体应用,并与传统神经网络方法相比较.使用结果表明:无论在分类效果,还是学习速度方面,支持向量机都优于神经网络,更适合在断路器机械状态识别中的应用. 相似文献
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基于经验模态分解的高压断路器机械故障诊断方法 总被引:9,自引:1,他引:9
分析高压断路器机械振动信号的特性,提出一种以改进的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)能量熵和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的诊断高压断路器机械故障的方法,并给出了可行的诊断步骤和分析.首先利用经验模态分解方法将高压断路器的振动信号分解成一些相互独立的内禀模态函数"(intrinsic mode function,IMF),然后利用正常状态标准信号所得各固有内禀模态函数包络信号的等能量分段方式,实现对待测状态信号各IMF包络的时间轴分段,计算各待测信号IMF包络的能量熵向量,以此构造的经验模态分解能量熵向量作为支持向量机的输入向量.采用"次序二叉树"向量机分类,利用梯度法和交叉检验优化支持向量机模型参数.实验结果表明,该方法诊断高压断路器机械故障能取得良好的效果. 相似文献