基于双树复小波包和改进SVM的轴承故障诊断

为了提高滚动轴承内圈、滚动体、外圈等故障诊断效率,提出了将双树复小波包和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）结合的故障诊断方法。采用双树复小波包对轴承振动信号分解和重构,提取重构信号中的故障能量特征并构造特征样本作为支持向量机诊断模型的输入。针对支持向量机的参数选取没有固定方法而导致故障诊断的准确性降低的问题,采用人工鱼群算法对支持向量机的惩罚系数和核参数进行寻优。用寻优得到的参数建立支持向量机诊断模型对特征样本进行故障诊断。仿真结果表明提出的方法不仅可以提高降噪效果从而得到滚动轴承故障振动的特征信号,而且能实现更高精度的故障诊断。     

基于谐波小波包和IAGA-SVM的滚动轴承故障诊断

传统方法在诊断滚动轴承故障时受人为因素影响,故障成因复杂,因此在已有理论上提出一种基于谐波小波包和自适应支持向量机相结合的捣固车故障诊断方法。谐波小波包对不同故障下的振动信号展开分解及重构后所提取的频带能量即为特征向量,再把特征值输入支持向量机(SVM)模型中训练并对核函数和惩罚系数进行优化。用自适应支持向量机构建从特征向量到故障类型间的对应,从而完成滚动轴承故障的诊断。该方法能高效准确地诊断出故障类型且有实用价值。通过与GA-SVM及AGA-SVM对比,证明此方法在故障诊断领域中的卓越性。     

基于熵和PSO优化SVM的肌电信号跌倒识别

跌倒对老年人的健康构成严重危害,设计了一种基于肌电信号的跌倒识别方法,可用于跌倒检测报警。该方法首先对表面肌电动作信号进行小波包分解,再依据信号特征选取信号的低频分量并重构,计算其排列组合熵,最后以4路肌电信号对应的排列组合熵组成的特征向量输入SVM进行模式识别并采用粒子群算法对SVM中惩罚参数c和核函数参数g进行优化,对8种动作进行识别实验,跌倒识别率88%,特异度98.3%,平均识别率97.0%,优于网格法和遗传算法支持向量机（GA-SVM）的参数优化,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于支持向量机和遗传算法的人脸识别研究

采用自适应遗传算法(AGA)优化筛选改进高斯核函数支持向量机(SVM)参数模型进行人脸特征分类。支持向量机的泛化性能主要取决于核函数类型和核函数参数及惩罚系数C,本文在传统高斯核函数基础上提出改进高斯核函数作为支持向量机的非线性映射函数,并使用自适应遗传算法优化筛选核函数参数和支持向量机惩罚系数,将优化后的SVM模型用于人脸库进行实验仿真。实验结果表明,本文方法比传统高斯核函数支持向量机分类器模型有更高识别率。     

基于MFE-GASVM的机载燃油泵故障诊断

机载燃油泵的健康状态是保障飞行任务完成的先决条件,实现机载燃油泵故障诊断的关键是敏感故障特征的提取。由于机械系统的复杂性,机载燃油泵振动信号的随机性表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。基于此,在模糊熵的基础上引入尺度因子,对振动信号在不同尺度下进行复杂性度量。然后将多尺度模糊熵特征量作为支持向量机的输入参数以识别故障状态,并采用遗传算法对支持向量机的核函数参数及惩罚参数进行优化。实验结果分析表明,该方法可有效提取故障特征,实现机载燃油泵的故障诊断。     

基于有理双树复小波和SVM的滚动轴承故诊断方法

滚动轴承故障类型被支持向量机(SVM)智能识别的关键是故障特征的提取。为了提取最优的故障特征,提高SVM的分类识别精度,提出了基于有理双树复小波和SVM的滚动轴承故障诊断方法。首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量,然后对每个分量求能量并作归一化处理,最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型。研究结果表明该方法可以有效、准确地识别轴承的故障模式。     

基于蝙蝠算法优化相关向量机的轴承故障诊断方法

由于轴承振动信号具有复杂性和非线性,难以有效提取故障特征,影响故障诊断的准确率.为了提高故障诊断准确率,提出一种蝙蝠算法(BA)优化相关向量机(RVM)的轴承故障诊断方法.首先结合变分模态分解和多尺度熵从轴承振动信号中提取出故障特征,作为相关向量机的输入向量;接着采用蝙蝠算法优化相关向量机的核函数参数;然后训练相关向量...     

一种改进的含噪语音端点检测方法

语音端点检测是语音识别系统的重要环节之一。针对噪声环境下的语音端点检测困难,提出了一种改进的支持向量机的语音端点检测方法。利用小波分析（WA）提取含噪语音信号的特征向量。采用遗传算法（GA）得到最优的SVM核函数参数[γ]和惩罚因子[C]。建立语音端点检测模型。在Matlab软件平台下进行仿真实验,结果表明在不同的噪声条件下,GA-SVM算法的平均检测率达到94.5%,明显优于传统的双门限算法和普通的SVM算法。     

小波包结合支持向量机的故障诊断方法

提出一种结合小波包分析（WPA）理论和支持向量机（SVM）分类器的机械故障诊断方法。该方法具有重复训练样本少,简单、直观的优点,具有很高的分类性能。利用获得的机械故障数据建立故障分类器,对不同测试集条件下的3种SVM核函数、SVM方法与神经网络方法的比较结果证明,基于小波包和支持向量机的故障诊断方法是机械故障诊断的发展方向。并对实验的最佳训练样本集进行讨论。     

基于DCT和GA-SVM的轴承故障诊断

针对轴承故障振动信号特点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法.利用DCT的能量聚集性在广义频域建立原始特征向量集,运用GA以SVM的最低分类错误率为目标函数建立故障特征向量集,使用SVM完成轴承故障诊断.分别对轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障进行故障诊断,结果表明,该方法能够准确诊断轴承故障.     

基于WPA-SVM的多分类故障混合诊断模型

针对目前机械故障诊断中难以进行特征提取和常规SVM算法诊断多类分类问题时存在困难等问题,提出了结合了WPA理论和基于二叉树的多级SVM分类器的WPA-SVM多分类故障混合诊断模型。采用小波包分析对机械信号提取频域能量特征向量,通过训练多个依赖故障优先级的基于二叉树的多级SVM分类器中,找到样本中的支持向量,并以此决定超平面。然后根据最优分类平面,对测试集的样本进行故障诊断。通过对两种不同特征提取方法、三种不同SVM识别策略的实验比较结果可知,该方法是有效的。     

基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断研究

针对传统的电动机故障诊断存在很难准确提取故障时的特征信号及对故障作出准确预测的问题,提出了一种基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断的方法。该方法采用小波包分析技术提取电动机典型轴承故障、转子故障和绝缘故障振动信号的特征频段能量并组成向量作为RBF神经网络的输入,用于诊断电动机的故障。实验和仿真结果表明,使用RBF神经网络对电动机故障诊断是非常有效的,对电动机早期故障的发现及维修有积极意义。     

换流站阀水冷系统主泵轴承故障诊断方法研究

对换流站阀水冷系统主泵轴承的故障诊断方法进行了比较研究.采用支持向量机作为分类工具,分别利用时域特征值和小波包分解取样本熵作为样本训练,比较分类准确率,并择优用于换流站阀水冷系统主泵的轴承故障诊断.首先,利用轴承故障试验台的数据,对采用时域特征值和小波包分解取样本熵作为样本训练的分类准确率进行了比较,结果表明小波包分解取样本熵值比时域特征参数更适合用于特征故障分类.然后将小波包分解取样本熵值用于换流站阀水冷系统主泵的轴承故障诊断,结果显示分类准确率达98％,完全满足工程运用需求.     

基于DAGSVM的轴系扭振故障诊断方法

针对船舶轴系扭振故障小样本事件,基于小波包Shannon熵与二叉决策树支持向量机(DAGSVM)理论建立一种轴系扭振故障诊断模型.首先通过船舶轴系扭振实验平台提取轴系扭振四种模式信号;然后利用小波包变换提取Shannon熵值,作为故障输入特征向量;最后利用K-CV交叉验证法提升支持向量机,对故障进行建模识别.试验表明,...     

基于MFCCS和改进VPMCD的滚动轴承故障诊断

将梅尔倒谱和系数(MFCCS)与改进的基于变量预测模型的模式识别算法(VPMCD)相结合,提出了一种滚动轴承故障的诊断方法.将语音信号识别中最常用的特征参数梅尔倒谱系数(MFCC)应用到轴承故障诊断领域,提出了适用于滚动轴承故障识别的特征参数梅尔倒谱和系数.同时,采用主成分分析(PCA)方法来解决VPMCD方法中求解得到的预测模型方程系数与理想系数存在偏差的问题.然后,使用改进的VPMCD算法对特征参数进行训练,再利用预测模型对待诊断样本数据进行模式识别和诊断,并用实验室模拟试验台的数据,对该方法进行了验证,实验结果能够有效区分轴承的故障种类,证明了方法的有效性.     

基于小波包能量谱和M-ary SVM的功率变换器故障诊断

针对功率变换器的故障诊断问题,提出一种基于小波包能量谱和M-ary支持向量机的故障诊断方法。首先,通过小波包分解得到故障信号能量谱特征向量,并结合傅里叶变换分析故障信号主要频率特征点,实现故障特征向量的降维;然后,基于M-ary支持向量机的分类模型诊断出功率变换器多故障模式。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络和一对一支持向量机故障诊断方法,本文方法诊断精度高,需要的子分类器数目少,诊断速度快,适用于在线故障诊断。      

基于SVDD和D-S理论的模拟电路故障诊断

为解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题和有效提高诊断准确度及速度,提出了一种融合支持向量数据描述(SVDD)算法和D-S证据理论的故障诊断方法。首先,对采集信号进行基于局部判别基的Haar小波包变换,依据判别测度选取判别能力强的前5个节点的标准能量构成特征集。然后利用SVDD算法求出特征集对于不同类别的基本信任分配函数,最后利用证据理论对不同基本信任分配函数进行组合得到最终故障诊断决策。将该方法应用于两级四运放双二次低通滤波器电路进行故障诊断,实验结果表明该方法能够准确迅速诊断出模拟电路中的故障;与基于SVDD多分类算法、一对一(o-v-o)SVM和一对多(o-v-a)SVM分类算法的故障诊断方法进行比较,本方法能够提高模拟电路故障诊断的精度;比采用o-v-o SVM和o-v-a SVM分类算法的故障诊断方法有更快的诊断速度。     

基于小波包的频带能量特征提取及智能诊断

提出一种基于小波包和BRF神经网络的智能故障诊断方法。对滚动轴承故障信号进行小波包分解,选择合适的小波基函数和尺度,将故障信号分解到八个不同的频段上,提取这八个频段上的能量信息,组成特征问量,作为RBF神经网络的输入;建立RBF神经网络模型并进行训练,对三种滚动轴承故障信号进行智能分类与识别。实验结果表明这种智能诊断方法有效可行。