基于支持向量机的炉膛火焰灭火判别方法研究

针对炉膛火焰图像监测系统存在的灭火判别问题,提出了一种炉膛火焰灭火判别方法。该方法通过对火焰图像的分析,提取了用于灭火判别的两个特征值,然后对这个特征空间使用支持向量机进行识别分类,结果表明特征量提取是成功的。该判别方法能够正确对火焰图像进行灭火判别,正确率很高,据此可知支持向量机方法用于灭火判别是可行的。     

基于支持向量机的感应电机状态监测

提出一种基于支持向量机的三相异步电动机状态监测的方法。利用健康电机、轴承故障、定子匝间短路和转子断条的电机在不同负载条件下的各种数据，计算三线电压和电流计算总谐波失真形成特征向量，然后将其用于支持向量机的训练，并针对两个核函数对基于支持向量机的感应电机状态监测的性能进行了评估。仿真结果表明，所提出的方法的故障识别准确率超过98%,验证了其有效性。     

基于图像处理的旋流燃烧器火焰燃烧状态识别

分析了常用的基于图像的火焰检测机理,依据现场获得的直流燃烧器和旋流燃烧器火焰图像,发现这些方法并不适用于旋流燃烧器火焰检测。分析其原因并尝试用平均灰度的平均值和方差两个通用特征量对旋流燃烧器的火焰状态进行识别,实验证明方法可行。     

基于灰度熵多阈值分割和SVM的火焰图像状态识别

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。     

基于小波支持向量机的数字通信信号调制识别

通信信号自动调制识别在电子战、电子侦察中起着重要的作用。通信信号调制识别的任务是确定信号的调制类型和参数。支持向量机是一种新的通用机器学习方法,这种方法被广泛地应用在模式识别、回归估计和概率密度函数估计中。本文在详细分析了数字调制信号的特点以及小波变换提取瞬态特征原理的基础上,提出了一种利用小波变换支持向量机对数字调制信号进行识别的新方法。该方法通过小波变换将输入向量映射到一个高维特征空间,在这个特征空间内,通过构建最优分类面,即可以用支持向量机对数字调制信号进行分类。计算机仿真结果验证了该方法在不同信噪比条件下具有良好的性能。     

粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的 雷电过电压识别

为了提高雷电过电压的识别率,满足雷电过电压识别的实时性,提出了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别模型。首先提取多种特征作为雷电过电压识别的输入向量,然后采用最小二乘支持向量机设计雷电过电压识别的分类器,采用粒子群优化算法确定最合理的分类器参数,最后通过实验分析其有效性和优越性。结果表明,PSOLSSVM可以描述雷电过电压信号与特征间变化关系,提高了雷电过电压识别率,加快了雷电过电压识别速度,识别结果优于其他模型。     

基于小波包和支持向量机的电能质量扰动识别

电能质量扰动识别是电能质量检测系统的重要组成部分,也是进一步采取适当措施对其进行治理和控制的前提和依据.通过MATLAB仿真软件建立5种典型扰动信号的模型,包括电压突降、突升、中断、脉冲暂态及谐波;利用小波包分析方法对上述扰动信号进行特征向量提取;并采用粒子群算法对SVM核函数参数γ和惩罚参数C寻优,确定最优SVM分类模型,最终测试精度为98.125％,表明该算法实时性强、识别精度高,从而验证了所用方法的可行性.     

基于小波奇异熵和相关向量机的氢气传感器故障诊断

针对氢气传感器故障问题,提出了一种智能化的传感器故障诊断方法,可以对自身故障状态进行诊断和识别。提出了一种基于小波奇异熵(wavelet singular entropy,WSE)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)原理的氢气传感器故障诊断方法,将小波变换和奇异熵两种分析思想相结合,提取信号的完备故障特征;利用小生境粒子群优化算法(niche particle swarm optimization,NPSO)对相关向量机的核参数进行优化,提高故障诊断的准确率。将提出的方法与其他成熟算法进行了比较,实验结果表明所提方法故障诊断识别率达到98%以上,解决了非线性、小样本条件下的传感器故障诊断问题,提高了传感器的可靠性。     

基于改进粒子群算法与支持向量机的变压器状态评估

支持向量机(SVM)能较好地解决小样本、非线性特征的多分类问题,适用于电力变压器运行状态评佑,但参数选择时分类效果有着显著影响.利用改进的粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)参数进行寻优,通过引入收敛因子、惯性因子动态化和自适应杜子变异三种方法对传统的PSO算法进行改进,从而获得最佳的分类模型.该模型以变压器油中...     

基于粒子群算法优化支持向量机的专用工程费用量化研究

针对电力专用工程费用的复杂性且易受各种因素影响的问题,以某地区专用工程数据为基础,参考国内其他地区的收费标准,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的专用工程费用预测。通过历史的专用工程费用数据样本对支持向量机进行训练,利用训练的模型对专用工程费用进行预测。同时用粒子群优化算法优化支持向量机的关键参数,提高专项工程费用的预测精度。     

基于小波奇异熵和支持向量机的配电网故障类型识别

准确识别故障类型是实现配电网故障定位的前提.应用小波变换技术提取反映接地故障特征的零序电压低频信号能量,应用小波变换和信息熵相结合的方法提取三相电压的小波奇异熵.以零序电压低频能量和三相电压的小波奇异熵为输入特征量,以相别 A、B、C和地G为输出量,建立了四输入四输出的SVM故障类型识别网络.应用ATP/EMTP搭建配电网仿真模型模拟了各种故障条件下的各种故障类型.仿真分析表明,该方法能够快速准确地识别各种故障类型,且不受过渡电阻、故障位置等的影响.     

基于小波奇异熵和支持向量机的配电网故障类型识别

准确识别故障类型是实现配电网故障定位的前提。应用小波变换技术提取反映接地故障特征的零序电压低频信号能量,应用小波变换和信息熵相结合的方法提取三相电压的小波奇异熵。以零序电压低频能量和三相电压的小波奇异熵为输入特征量,以相别A、B、C和地G为输出量,建立了四输入四输出的SVM故障类型识别网络。应用ATP/EMTP搭建配电网仿真模型模拟了各种故障条件下的各种故障类型。仿真分析表明,该方法能够快速准确地识别各种故障类型,且不受过渡电阻、故障位置等的影响。     

基于S变换的电能质量扰动支持向量机分类识别

采用s变换和支持向量机进行电能质量扰动的分类识别。作为连续小波变换和短时傅立叶变换的发展，S变换引入了宽度与频率成反向变化的高斯窗，具有与频率相关的分辨率。由于S变换具有良好的时频特性，因而非常适合于进行电能质量扰动信号特征提取。首先通过S变换进行扰动信号特征提取，然后构造支持向量机分类树进行扰动分类。算例表明该方案具有分类准确率高，对噪声不敏感，训练样本少等优点，是电能质量扰动识别的有效方法。     

无线传感网络多分类支持向量机设备状态识别

无线传感网络由大量传感节点组成,以自组织方式构成网络,通过协作测量获取监测对象的详细信息.基于无线传感网络的生产设备状态识别方法具有可靠性高和柔性好的特点.针对工业生产特点,建立分簇结构的能量异质性无线传感网络模型,并应用于旋转机械设备故障状态的监测识别.采用小波包分解提取故障特征,通过多分类支持向量机对设备状态进行识别.实验表明上述方法能有效地对旋转机械设备故障状态进行在线监测识别,并能适应监测环境的动态变化,是一种可靠性高、柔性好的监测识别方法.     

基于小波变换和支持向量机的电能质量扰动识别

电能质量扰动识别时,采用小波变换提取能量分布特征时小波分解层数通常缺乏理论依据,且采用支持向量机( SVM)分类时训练样本通常只含某一种信噪比(SNR)的噪声.针对以上两个问题,利用小波变换对电能质量扰动信号进行多分辨率分析时,根据扰动信号的采样率来确定小波分解层数,提取小波能量分布差特征作为SVM的输入向量,减少了计算量和特征维数;采用信噪比在较大范围内分布较均匀的训练样本来训练SVM,增强了SVM的范化能力.仿真实验表明,该方法提高了电能质量扰动识别准确率;在20dB噪声条件下,该方法对6种电能质量扰动的识别准确率仍达到95.20％.     

基于粗糙集和支持向量机理论的变压器故障诊断方法

针对变压器故障诊断问题,提出了基于粗糙集和支持向量机理论的变压器故障诊断方法。该算法利用粗糙集技术对变压器知识进行属性约简,并通过属性表获得故障最简决策表作为支持向量机的输入,与此同时,利用粒子群优化算法获得支持向量机的最优参数设置。实验结果表明,该诊断方法分类性能良好、可靠性高且有效可行。     

基于改进支持向量机的电力物联网入侵检测方法

针对传统入侵检测方法存在精度不高、耗时长等问题,提出基于改进支持向量机的电力物联网入侵检测方法。对电力物联网数据进行标准化处理,采用粒子群优化方法改进支持向量机关键参数,构建支持向量机检测模型;输入标准化处理完成的数据,通过支持向量机模型训练完成入侵检测研究。实验结果表明,所提方法的检测精度高达93.5%,检测耗时最高仅为8 s,相比传统方法具有明显优势,为电力物联网安全稳定运行提供了基础保障。     

基于粒子群算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测

分析了现有输电线路覆冰厚度预测方法中的不足,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测。通过历史覆冰增长数据样本对支持向量机进行训练,利用训练的模型对线路覆冰厚度进行预测。同时利用粒子群优化算法对支持向量机关键参数进行优化,有效提高了覆冰厚度预测精度,为输电线路防冰提供了可靠依据。     

基于改进Hilbert-Huang变换和支持向量机的高压断路器触头超程状态识别

引入集合经验模态分解(EEMD)对Hilbert-Huang变换(HHT)方法进行改进,并将改进的HHT方法结合支持向量机(SVM)应用于高压断路器振动信号特征提取和触头超程状态识别中。采用EEMD提取反映振动信号局部特性的本征模态函数(IMF)分量,并计算IMF分量的Hilbert边际谱能量值,由此构造高压断路器触头超程状态特征量,利用得到的特征向量对SVM进行训练,实现高压断路器触头超程状态的自动识别。试验提取了高压断路器在不同触头超程下的振动信号并进行分析,结果表明所提方法能够有效识别高压断路器触头超程状态。     

基于DGA的粒子群相关向量机变压器故障诊断

传统智能算法中因算法自身的固有缺陷,从而导致变压器故障诊断结果不理想。为此,针对相关向量机中核函数参数的选取对分类效果产生影响的问题,笔者在对运用粒子群算法优化相关向量机的可行性进行充分分析的基础上,构建了粒子群优化的相关向量机方法,以DGA作为特征输入,利用粒子群优化算法对核函数参数σ进行优化,以获得最优的相关向量机故障诊断方法,从而提高变压器的故障诊断精度。实例对比分析表明,与SVM、RVM方法相比,粒子群相关向量机方法具有更高的诊断精度。