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针对甲醇生产过程中高度的非线性和时变性,采用精确在线支持向量机模型预测粗甲醇的转化率。在线支持向量机模型一般采用单一的核函数,混合核函数可以弥补单一核函数的不足,提高模型的泛化能力和学习能力。为了使模型的预测精度进一步提高,在混合核函数的基础上运用在线误差校正方法。将基于混合核函数和误差校正的在线支持向量机建模方法应用在煤制甲醇数据上,通过与传统支持向量机和准确在线支持向量机模型对比,仿真实验和分析结果表明改进的在线支持向量机模型比传统支持向量机预测精度高,能够实现粗甲醇转化率的实时预测,从而更好的指导甲醇生产。 相似文献
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基于支持向量机的齿轮故障诊断方法 总被引:3,自引:0,他引:3
对齿轮故障诊断的特点进行了阐述,指出由于环境噪声的干扰,在齿轮故障诊断中往往不能获得理想的诊断结果。为此在对齿轮运行状况进行有效特征提取的基础上,采用支持向量机的方法对齿轮进行故障诊断。研究结果表明采用该方法可以获得比神经网络和线性判别方法等更准确的诊断结果。 相似文献
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针对齿轮早期故障特征不明显,提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和进化支持向量机相结合的齿轮故障智能诊断方法。利用EEMD能对齿轮振动信号进行自适应的分解成若干本征模式分量(intrinsic mode function,IMFs),并能有效抑制经典经验模式分解可能出现的模式混叠现象。以所得的IMF分量中提取出来的能量特征为输入建立进化支持向量机,判断齿轮的故障状态。结果表明:建立的混合智能诊断方法的分类正确率最高,能有效诊断齿轮早期故障。 相似文献
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王雪茹 《China Equipment》2009,(6X):236-236
由于我国汉字的特殊性,汉字识别与字母和数字的识别有很大的不同,相对于字母和数字来说,汉字的识别是一个难点,采用常规的模板匹配方法难以保证识别正确率,所以需要寻找一种可以避免提取大量信息以减少识别误差的汉字识别方法--支持向量机(SVM,Support Vector Machine)方法。 相似文献
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支持向量机理论最初是针对两类模式识别问题而提出的.在故障诊断领域,多类故障诊断问题更为普遍.针对支持向量机常用的多类分类算法进行了分析,在此基础上提出了一种基于聚类思想的二叉树多类分类算法,并运用该算法对转子模拟试验台几种典型的故障进行了模式识别,实验结果表明新方法能有效地、准确地识别故障模式,比较符合实际工程要求,具有较高的推广性能. 相似文献
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针对产品销售时序具有多维度、非线性的特征,通过设计一种扩展的径向基函数核函数,将其应用于支持向量机中,得到一种扩展的径向基函数核支持向量机;设计了一种改进的免疫优化算法对其参数进行寻优.将该方法应用于汽车销售预测实例中,并与反向传播神经网络、采用一般径向基函数核的支持向量机及多尺度支持向量机进行了比较.实验结果表明该方法可行有效,其预测精度优于其他三种方法. 相似文献
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基于支持向量机的航空发动机故障诊断 总被引:8,自引:0,他引:8
支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在有限样本的学习中显示出优异的性能。本文将这一新的统计学习方法应用到航空发动机故障诊断的研究中,并通过某型航空发动机故障诊断的实验结果表明了本文方法的有效性。 相似文献
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针对支持向量机核函数和控制参数选取难度较大的问题,提出了一种主动划分参数区间的双尺度径向基核支持向量机,并用并行定向变异混合粒子群优化算法选取其控制参数。试验分析了利用标准数据集经多次独立重复试验得到的均值等统计量,验证、测试了上述支持向量机模型,同时考虑了类间数据不平衡的影响。结果表明,双尺度径向基核函数的性能在多数情况下优于单径向基核函数,并行定向变异的混合粒子群优化算法优于标准粒子群优化算法,能够有效抑制早熟收敛,有利于搜索到更优的支持向量机控制参数。 相似文献
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基于支持向量机的多故障分类器及应用 总被引:22,自引:0,他引:22
针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断的问题 ,本文改进了支持向量机多故障分类算法 ,依据此算法建立了多故障分类器 ,并应用于汽轮发电机组的故障诊断。应用结果表明 ,不必进行信号预处理以提取特征量 ,只需要用少量的时域故障数据样本建立故障分类器。该故障分类器可实现多故障的识别和诊断 ,并且具有算法简单、可对故障在线分类和故障分类能力强的优点 相似文献
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采用多层核学习机的柴油机气门机构故障诊断 总被引:2,自引:1,他引:1
针对柴油机缸盖振动信号的非平稳性以及多种气门故障的线性不可分问题,提出了一种组合核主元分析和支持向量机的多层核学习机方法。该方法使用核主元分析技术从原始特征中提取非线性主元,将其输入到由"一对多"算法构建的支持向量机多分类器中,实现了多种气门故障的定量诊断。试验结果表明,在小样本条件下,该方法能准确识别气门机构的6种状态,且识别精度及测试速度均优于单独使用多类支持向量机方法。 相似文献
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提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法.首先,通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模式分量,将得到的若干个本征模式分量自动形成初始特征向量矩阵;然后,对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为故障特征向量,并对其进行归一化,求得奇异值熵,根据奇异值熵值大小可以判断齿轮的故障类型;最后,将奇异值故障特征向量作为支持向量机的输入,判断齿轮的工作状态和故障类型.试验结果表明,即使在小样本情况下,基于EEMD奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法仍能有效地识别齿轮的工作状态和故障类型. 相似文献
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汽车发动机是一个核心部件,其性能的好坏对汽车的安全性、生产效率构成直接影响,在总结其他各类故障诊断方法的基础上,提出了基于SVM和噪声分析的发动机故障诊断技术并做一些试验性研究,认为该方法可用于前期诊断,并能简单快速发现故障。 相似文献
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为了准确识别转子不平衡、不对中、碰摩和油膜涡动等故障,利用小波分析对转子故障信号进行4层分解,将频率由高到低的5个分支信号作为奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)矩阵的行向量,经奇异值分解后得到信号的故障特征值。通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在选择不同的核函数和结构参数下比较其对转子故障诊断结果的影响。结果表明在选择最优SVM模型和参数的基础上,对SVD获得的故障特征值进行诊断,得出了准确的诊断结果。 相似文献