基于小波去噪和支持向量机的苹果品种识别法

本文提出了一种用电子鼻来区分富士、花牛、姬娜3种不同品种苹果气味的方法。首先利用多尺度小波分析对气体传感器的数据进行去噪处理,再用支持向量机建立识别模型,最后通过优化2个支持向量机模型的核函数及其参数,将重叠的苹果气味数据进行高维空间变换用SVM回归模型识别。实验结果表明,第一个支持向量机模型对花牛苹果的识别正确率达到100％,第二个支持向量机模型对姬娜和富士的识别率大于90％。     

基于EEMD和CS-SVM的滚动轴承故障诊断研究

针对数据驱动的滚动轴承故障诊断大多采用支持向量机进行分类,而传统支持向量机的分类方法容易陷入局部最优,无法准确进行故障诊断的问题,对滚动轴承振动信号的特征选择和支持向量机的优化方法进行了研究。分析了粒子群算法优化支持向量机和遗传算法优化支持向量机的不足;基于莱维飞行的布谷鸟搜索算法,引入了一种对支持向量机的参数进行寻优的方法,用于提高滚动轴承故障诊断的识别准确率;该方法首先使用集合经验模态分解对信号数据进行了处理,然后计算本征模态函数的均方根作为特征向量,输入布谷鸟搜索算法优化的支持向量机;最后进行了训练和测试。研究结果表明:利用该方法对实测信号进行分析和诊断,可以准确地识别故障发生的位置以及严重程度;通过与传统优化方法进行对比,验证了该算法的优越性。     

基于二次特征提取与SVM的异常步态识别

长期以异常步态行走将导致人体足部、踝关节、大腿疼痛乃至身体骨骼疾病.针对目前普遍采用的基于计算机视觉的步态识别技术对数据采集环境要求严苛、视频图像分析受环境影响较大等问题,基于人行走时的足底压力变化特征进行步态识别,足底压力数据经由穿戴式步态采集器,可以不受环境限制且能实现较远距离的步态识别.并提出一种基于二次特征提取与支持先向量机的异常步态识别方法.该方法采用主成分分析法对从足底压力变化曲线中提取出来的步态特征进行二次提取.获取包含样本数据信息的主要特征信息,通过多分类支持向量机模型对步态进行识别.实验结果表明:该方法对异常步态的平均识别率达到92.625 5%,具有较高的识别精度.     

用于滚动轴承故障检测与分类的支持向量机方法

介绍了支持向量机原理与算法，给出了基于支持向量机多类故障层次分类检测模型以及多类故障分类器构建方法及步骤。用滚动轴承实验数据对分类器的性能进行检验，并与神经网络分类器性能进行初步对比，结果证明了支持向量机方法用于轴承故障检测与识别的可行性和有效性。     

基于连续小波和多类球支持向量机的颤振预报

研究了一种应用连续小波特征和多类球支持向量机进行铣削系统颤振预报的方法,该方法基于连续小波变换提取铣削振动信号的特征,利用多类球支持向量机对正常铣削状态、颤振孕育状态和颤振爆发状态的振动信号进行三分类识别,通过识别颤振孕育状态预测颤振爆发。试验结果表明,在铣削颤振识别与预测中,铣削振动信号的连续小波特征与多类球支持向量机相结合具有良好的识别颤振孕育状态和颤振爆发状态的能力,颤振孕育状态的识别正确率达95.0%,颤振爆发状态的识别正确率达97.5%。     

基于SVR的传感器故障诊断方法研究

为了检测传感器的工作状态,提出了一种新的诊断方法:基于SVR(回归性支持向量机)的传感器故障诊断方法。在简要介绍支持向量机(SVM)的基础上,主要论述了回归性支持向量机(SVR)及传感器故障诊断的方法。实验表明,该方法设计简单、易于实现,能适应故障诊断的需求。     

基于Elman神经网络与PSO算法的机械密封端面摩擦状态识别

搭建非接触式机械密封试验台,采用声发射传感器对机械密封接触状态进行监测,并采用离散隐马尔科夫模型和支持向量机方法对采集的信号进行模式分类识别。同时,采用电涡流传感器直接测量机械密封端面膜厚来验证发射传感器的测量结果。结果表明,离散隐马尔科夫模型和支持向量机方法均具有较高的识别准确率,其中支持向量机能更有效地实现机械密封接触状态的识别,从而能够实现机械密封性能的监测。     

基于多类超球支持向量机的铣削颤振预测方法

为了预测薄壁件铣削过程颤振的发生,提出了一种应用小波系数特征和多类超球支持向量机进行铣削颤振预报的方法.首先基于连续小波变换分别提取高、低频段铣削振动信号的特征,然后利用多类超球支持向量机进行稳定铣削状态、铣削颤振孕育状态、铣削颤振状态识别.为了简化支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性,该算法使每一类样本都获得一个超球支持向量机,在特征空间中以测试样本与超球中心距离、超球半径作为决策函数来进行识别.实验表明,在铣削颤振识别系统中多类双核超球支持向量机与连续小波系数特征向量相结合具有良好的识别效果,颤振孕育预报正确率达98.0％.     

基于小波包变换的支持向量机损伤诊断方法

针对结构损伤识别中缺少实际损伤样本的问题,提出基于小波包特征提取的支持向量机结构损伤诊断方法.该方法将结构振动信号小波包分解后的频带能量,经过多传感器数据融合后作为特征向量,输入到多分类的支持向量机中,实现了结构多损伤的识别和定位.应用该方法对IASC-ASCE模型进行了分析,试验结果表明,小波包分解频带能量能够较好地反映结构的损伤特征.多传感器数据融合能够使不同传感器的信息相互补充,减小了损伤检测信息的不确定性,提高了损伤诊断准确率.     

一种基于压力传感器的人体运动识别方法研究

不合适的运动量将会对锻炼身体产生不利影响,针对目前运动量测量方法和运动行为识别技术的种种问题,提出一种基于压力传感器运动识别系统,能区分常见运动行为。通过对压力数据的分析,提出一种新的特征提取方法,结合支持向量机实现对运动行为的识别。实验结果证明该方法具有较高的识别率和泛化性能。     

一种基于EMD与多特征支持向量机(SVM)故障诊断方法

针对齿轮箱故障振动信号的不平稳非线性冲击行为,本文提出了一种基于经验模态分解的特征值提取及多特征支持向量机的智能诊断方法。在电机频率分别取30 Hz、35 Hz、40 Hz;载荷分别取0 N∙M、15 N∙M、30 N∙M;采样频率为1500 Hz条件下,进行齿轮正常状态、齿面磨损和齿轮裂痕故障模拟实验。试验结果表明:该创新方法在有限样本数据分析中可以准确、有效地对齿轮箱的工作状态和故障类型进行分类,且支持向量机在故障诊断中使用方便,可以提高诊断的精确性,在齿轮箱故障诊断或类似振动信号的检测应用中具有很强的实用性。     

基于小波支持向量机的陀螺随机漂移预测模型研究

通过小波变换抑制各种干扰噪声,预处理后的陀螺漂移数据采用支持向量机的方法建立陀螺漂移预测模型。试验得到的陀螺漂移数据对提出的模型进行验证。结果表明,相对于独立的支持向量机模型（SVM）和径向基神经网络模型（RBF）,提出模型得到的陀螺随机漂移预测精度更高。     

基于多特征融合的刀具磨损识别方法

针对刀具磨损监测中多传感器融合监测方法的缺点,提出了基于声发射信号多特征融合与最小二乘支持向量机(lease square support vector machine,简称LS-SVM)相结合的刀具磨损状态监测方法。首先,分别采用经验模态分解法、双谱分析法以及小波包分析法提取采样信号在时域、频域、时-频域内的特征,构造联合多特征向量;然后,利用核主元分析法(kernel principal component analysis,简称KPCA)对联合多特征向量进行融合降维处理,通过提取累积贡献率大于85%的主元,剔除了联合多特征中与刀具磨损相关性较小的冗余特征,生成融合特征;最后,将融合特征送入最小二乘支持向量机,有效地实现了（尤其在小样本下）刀具磨损状态的识别,与神经网络识别方法相比具有更高的识别率。     

磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计

为提高目标威胁估计的预测精度,在传统支持向量机优化方法的基础上,提出了采用磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计方法。介绍了磷虾群算法和支持向量机的原理,并基于此采用磷虾群算法对支持向量机中的惩罚参数和核函数参数进行优化,寻找最优的惩罚参数和核函数参数;建立磷虾群优化支持向量机的目标威胁估计模型,并实现基于该模型的目标威胁估计算法。采集90组原始数据组成训练集、30组数据组成测试集,对该目标威胁估计算法进行仿真实验。实验结果显示,磷虾群算法优化支持向量机的预测误差为0.002 91,小于采用粒子群算法或萤火虫算法优化的支持向量机。结果表明,磷虾群优化支持向量机的目标威胁估计方法可以有效地完成目标威胁估计。     

基于支持向量机的农田水利灌溉分流机械运行异常检测

农田水利灌溉分流机械运行中未对运行数据进行处理,导致其存在检测性能差和检测率低等问题。为此,提出基于支持向量机的农田水利灌溉分流机械运行异常检测方法。采用组织映射算法聚类处理灌溉分流机械的运行数据,通过尺度不变特征变换 SIFT 方法获取运行数据特征,把免疫算法引入支持向量机中,将获取的运行数据特征输入支持向量机中,完成农田水利灌溉分流机械运行的异常检测。实验结果表明,该方法提升了农田水利灌溉分流机械检测的有效性。     

基于SVM的船舶动力定位系统预测控制

支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。基于预测控制思想,利用支持向量机回归进行非线性系统辨识,并将支持向量机模型应用到船舶动力定位(DP)预测控制,提出一种基于支持向量机的非线性系统预测控制策略。仿真实验表明,支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力,预测控制效果良好。     

基于支持向量机的摩擦学系统状态判别方法研究

传统的摩擦学系统状态的判别采用逐步判别分析法,该方法以油液监测历史数据为依据,通过从不同的油液监测方法中获取信息,构造出状态分类判别数学模型来进行状态判别,具有建模样本量大,建模时间长,对建模人员要求较高的缺点。通过引入支持向量机分类方法,缩短了对摩擦学系统进行状态判别的时间,提高了分类效率,最后通过实例说明了该方法的有效性、实用性和良好的推广应用前景。     

小波支持向量机在结构损伤识别中的应用研究

基于小波框架理论和支持向量核函数的条件,引入非线性小波基函数构造支持向量机（SVM）的核函数．得到一种具有较强泛化能力的紧致型小波支持向量机。对结构在环境脉动下的反应信号进行小波包分解,利用“能量一损伤状态”的特征提取方法得到特征向量,并作为紧致型小波支持向量机的输人进行训练和分类检验,提出了一种基于完全小波支持向量机的结构损伤识别方法。以一空间单层网壳结构为检测和诊断对象,用该方法对结构的损伤位置和程度进行识另口和分类具有较高的精度,同时该方法具有面向工程实际应用、成本低和分析简便等特点。     

矢谱：一种实用的旋转机械故障诊断分析方法

旋转机械的振动具有其复杂性的特殊性,在各个响应频率下,转子的运动轨迹是一个椭圆,该轨迹的主振矢、所在方向、副振矢以及进动方向是进行旋转机械故障诊断的重要信息。本文给出一种实用的旋转机械振动分析方法－－矢谱分析,对于旋转机械故障诊断具有十分重要的工程意义。     

基于支持向量机的综合传动装置磨损状态研究

结合光谱油液分析技术,运用支持向量机对某履带车辆综合传动装置磨损状态进行研究。建立了一种多输出最小二乘支持向量回归算法,并将其应用到综合传动装置的光谱油液分析数据的预测研究中。采用交叉验证方法,讨论了回归算法中参数的选取问题,并将磨损元素预测值与试验值进行了对比分析。结果表明,该方法在较短里程(4000km以内)具有较高的准确率,可以用于综合传动装置磨损状态的预测研究。