电力变压器故障预测与诊断仿真研究

电力变压器是电力系统的主要设备,对故障准确预测是保证运行安全的前提.研究电力变压器故障诊断问题,针对传统支持向量机参数寻优方法在诊断中往往费时而且得到的参数不一定最优,导致识别精度低,为了提高变压器故障识别精度,提出一种用粒子群优化支持向量机参数(PSO-SVM)的变压器故障诊断方法.在变压器故障诊断过程中,将变压器油中溶解气体作支持向量机输入,故障作为输出,在故障诊断的过程中利用粒子群算法动态调整支持向量机的参数,最后得到优化变压器故障诊断模型.以某地区供电局的变压器故障数据为例进行了仿真,实验结果证明,PSO-SVM的故障诊断识别精度高,是一种有效性、高精度的变压器故障诊断方法,为实际应用提供了依据.     

基于决策树与多元支持向量机的齿轮箱早期故障诊断方法

齿轮箱部件的故障形式多样,典型故障训练样本数量有限;为了提高齿轮箱故障诊断的精度和效率,提出了基于决策树与多元支持向量机的齿轮箱早期故障诊断方法;利用决策树分类速度快、效率高的优点和支持向量机在小样本二元分类方面突出的特点构建多元分类识别模型,在不同故障情形下提取齿轮箱振动信号典型特征参数作为故障特征向量训练模型,并对样本进行测试;实验结果表明,该方法在小样本情况下识别效果明显优于神经网络方法,同时在识别效率方面比常规多元支持向量机方法有了较大的提高。     

基于支持向量机的往复压缩机气阀故障诊断

提出了一种基于支持向量机的往复压缩机气阀故障诊断方法。把往复压缩机气阀的振动信号作为识别故障的特征向量,运用支持向量机方法,训练后得到用于往复压缩机气阀故障诊断的支持向量机网络。由对测试样本的分类结果可知,支持向量机网络的分类结果和实际故障情况一致。     

机械故障矢功率谱—支持向量机识别方法研究

与传统功率谱相比,矢功率谱融合了多通道的能量信息,反映的信息更全面。而支持向量机为解决机械故障诊断中有限的故障样本识别问题提供了一种有力的工具。基于此,结合矢功率谱和支持向量机,提出了一种故障诊断的新方法。该方法是以矢功率谱作为特征输入到支持向量机的多故障分类器进行故障识别,并应用到旋转机械故障诊断中。同时,该方法还与基于矢功率谱的径向基函数网络识别结果进行了比较,实验结果表明,该方法是有效的,尤其在小样本情况下,SVM识别效果明显优于径向基函数网络。     

基于小波包特征熵支持向量机的故障分类方法研究

提出了一种基于小波包特征熵和支持向量机相结合的故障分类方法,利用小波包分解提取信号的特征熵.然后将得到的特征熵向量输入支持向量机进行故障识别;通过对某型飞机液压系统试验中获取不同的故障特征数据进行分类,结果表明,该方法能利用较少的故障特征得到较高的诊断精度,与BP神经网络相比,采用支持向量机进行故障分类可以获得更高的识别率,表明该方法是有效、可行的.     

机械故障矢功率谱-支持向量机识别方法研究

与传统功率谱相比．矢功率谱融合了多通道的能量信息，反映的信息更全面。而支持向量机为解决机械故障诊断中有限的故障样本识别问题提供了一种有力的工具。基于此，结合矢功率谱和支持向量机，提出了一种故障诊断的新方法。该方法是以矢功率谱作为特征输入到支持向量机的多故障分类器进行故障识别．并应用到旋转机械故障诊断中。同时，该方法还与基于矢功率谱的径向基函数网络识别结果进行了比较，实验结果表明，该方法是有效的，尤其在小样本情况下，SVM识别效果明显优于径向基函数网络。     

一种基于分而治之的语音识别错误纠正方案*

介绍了一种基于分而治之的语音识别错误纠正方案,首先利用混淆网络把连续语音识别问题转换为顺序的、独立的分类子任务。每个分类子任务可看做是孤立词识别问题,通过训练专门的支持向量机来区分混淆网络的识别候选。提出了一种快速的基于码本转换的语音向量对齐方法,解决了变长语音向量无法直接作为支持向量机输入的问题。通过一个普通话音节识别任务的实验结果表明,该方案能有效提高系统的正确率。     

基于支持向量机的多类分类在变压器故障诊断中的应用

提出一种基于支持向量机(SVM)多类分类的变压器故障诊断方法.根据SVM理论建立变压器故障预测数学模型,应用决策二叉树方法建立诊断模型,通过Matlab对各节点处的支持向量机进行训练及仿真,最终得到了变压器故障分类的结果.仿真结果表明,该方法对变压器故障类型能较为准确地分类.     

基于多分类相关向量机的变压器故障诊断方法

针对传统贝叶斯网络变压器故障诊断方法可使变压器故障检测平稳状态好,存在不收敛的缺陷。对贝叶斯网络中反射了全面样本范围内的平滑因子σ根据常数取值,在实际运用中缺少依据的问题。提出了一种基于多分类相关向量机的变压器故障诊断方法,运用多分类相关向量机算法改进粒子群算法,优化贝叶斯网络中平滑因子σ使其提高多分类相关向量机的精准率,把收集到92组故障数据进行试验,建立基于多分类相关向量机优化的自适应贝叶斯网络仿真环境,将真实数据环境中五种油溶解气体相对概率的含量作为贝叶斯网络的输入向量,采用正常,低温过热,中温过热,高温过热,局部放电,低能放电,高能放电7种故障作为输出矢量得出的结论证明,贝叶斯网络引入多分类相关向量机的过程后,变压器故障检测能力得到了改善,保证变压器的平稳状态。     

基于神经网络和层次SVM的多姿态人脸识别

提出了一种基于神经网络和层次支持向量机的多姿态人脸识别方法。该方法在训练阶段先利用神经网络把姿态人脸图像特征向准标准人脸图像特征映射，再根据聚类结果来训练支持向量机。识别阶段是利用神经网络变换得到待识别图像所对应的准标准图像的特征，再让层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人，最后利用否定算法对待识别的人脸图像进行确认。实验表明该算法效果较佳。