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基于综合型模糊支持向量机的故障诊断方法及应用 总被引:1,自引:2,他引:1
设备信息和故障的不确定性、模糊性及故障样本的缺乏给故障诊断带来了较大的困难.针对该问题,分析了现有模糊支持向量机的原理和优缺点,提出了一种综合型模糊支持向量机.该模糊支持向量机既可以处理样本含有模糊信息的情况,又可以解决支持向量机分类中存在的不可分问题.然后,提出了基于综合型模糊支持向量机的故障诊断方法,并在某电路系统故障诊断中开展了应用研究.应用结果表明,该诊断方法在设备状态存在模糊性和故障样本较少的情况下,与现有模糊支持向量机诊断方法相比,实现了较准确的故障诊断. 相似文献
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基于支持向量机的离心泵故障诊断方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
简要论述了支持向量机的原理,介绍了几种支持向量机的多类分类算法,最后将它们应用于离心泵的故障诊断进行比较,获得了令人满意的效果。 相似文献
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针对神经网络方法在切削力预测方面存在的缺陷,提出了一种新的基于支持向量回归机的切削力智能预测方法。分析了以往切削力预测模型中输入参数和输出参数的选择问题,在此基础上选择轴向切深、进给量、主轴转速和曲面半径四个关键指标作为预测模型的输入,选择XY平面上的切削力合力和轴向切削力作为预测模型的输出,进一步建立了基于支持向量回归机的切削力预测模型。仿真实例的预测结果表明,建立的智能切削力预测模型合理有效。 相似文献
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电机故障将造成巨大的经济损失,甚至于人身安全.一个准确的故障诊断系统能够最大程度地降低风险,有利于生产、生活的正常进行.阐述了支持向量机(SVM)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法的原理,研究了基于LS-SVM的异步电动机故障诊断,比较了正常状况与3类故障的不同,并对3类故障进行了自动分类,测试了分类结果.实验表明,基于SVM的异步电机故障诊断可靠性好,实用性强,验证了SVM的优越性. 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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基于支持向量机和Bayes方法的机械系统可靠性综合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机械系统可靠性评估问题,提出基于支持向量机和Bayes方法的可靠性综合方法.选用统计学习理论中的支持向量机算法,对机械系统可靠性进行了综合,得到由单元折合到系统的可靠性验前分布;然后,加上系统试验信息,利用Bayes方法得到系统的验后分布,进而得到系统可靠性评估值.最后通过圆柱齿轮减速器可靠性评估验证该方法的可行性. 相似文献
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为防止计算机蠕虫病毒造成的巨大破坏,以计算机性能参数作为原始数据训练集,利用支持向量机分类器进行数据挖掘,建立了网络蠕虫病毒检测模型,在蠕虫大规模侵染网络之前发起网络预警,减小了蠕虫爆发引起的损失.在模拟计算机的常用网络结构下,通过采样主机不同工作状态下的系统特征计数器形成训练数据集,在进行特征提取后,利用支持向量机分类器实现了判决规则的产生和分类决策,并在模拟搭建的局域网络上进行了验证测试.测试结果表明,检测模型对未知网络蠕虫有很高的判决准确率,说明了基于支持向量机(SVM)分类算法的检测方法适合小样本的分类判决,并有着很强的实用性. 相似文献
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吴雁 《机电产品开发与创新》2013,26(5):14-16
为了研究汽轮机模型参数的变化,引入了支持向量机辨识方法;介绍了支持向量机辨识的原理;通过Matlab仿真,详细探讨了信号降噪、辨识处理等问题;采用一组实测汽轮机动态扰动数据进行支持向量辨识验证。仿真和实测结果证明了支持向量机辨识方法的有效性,为汽轮机参数辨识提供了可行途径。 相似文献
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利用支持向量机对故障数据进行分类和聚类预处理,然后以类别的中心作为人工免疫系统的疫苗,人工免疫系统把它们作为抗体进行免疫学习,获得机械系统的故障特征,并为人工免疫系统提供先验知识,建立故障状态空间至解释空间的映射.用该算法对转子实验台仿真故障进行分类比较,结果表明该算法学习速度快,诊断效果好. 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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基于模糊支持向量机的产品设计时间估计方法 总被引:6,自引:1,他引:6
针对产品设计时间估计中存在的小样本、不确定性数据等问题,将模糊回归理论与支持向量机方法相结合,提出一种Fv-SVM模型,给出相应的设计时间智能估计方法和参数优选算法。进行了注塑模具设计的实例分析,结果表明基于Fv-SVM的时间估计方法是有效和可行的。 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