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鉴于支持向量机在小样本数据情况下能够获得较大推广能力的特点,提出将支持向量机应用到矿用通风机的故障诊断中。利用网格搜索法对支持向量机进行参数寻优,通过多类分类方法对通风机故障进行分类,建立故障诊断模型。试验结果显示,该方法准确率较高,具有很好的适用性。 相似文献
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为了能够准确地对数控机床进行故障诊断,深入地研究了支持向量机故障诊断的方法。提出了最小二乘支持向量机的基本理论;提出了遗传模拟退火算法;进行了实例研究,结果表明该方法具有较高的故障诊断能力。 相似文献
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基于K-L变换和支持向量机的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了应用K-L变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法。K-L变换可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征向量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。试验结果表明,利用主矢量分解后的主特征向量与支持向量机相结合可以有效、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新途径。 相似文献
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基于改进支持向量机方法的汽轮机故障诊断研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对汽轮机故障诊断问题,在分析比较支持向量机"一对多"和"一对一"多分类算法的基础上,构建改进的串行支持向量机多分类方法,并依据该算法建立了多故障分类器,将其应用于典型的汽轮机故障诊断,仿真实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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矿用变压器主要用于含有易燃气体和煤尘的矿井中,为采煤机、运输车及照明系统提供电源。针对目前矿用变压器故障诊断准确率不高的情况,提出了一种基于改进布谷鸟算法和支持向量机(SVM)的矿用变压器故障诊断方法。首先引入改进的布谷鸟算法对支持向量机参数进行寻优,获得具有最佳参数的支持向量机模型,然后利用支持向量机对变压器故障进行分类来实现变压器故障的诊断,最后,通过算例仿真对所提算法和检测方法进行了验证,Matlab仿真结果表明:利用改进布谷鸟算法和诊断模型得到的矿用变压器故障诊断准确率要高于传统的矿用变压器故障诊断方法。 相似文献
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为解决内燃机故障诊断这一复杂问题,在ANSYS环境下,对6110型内燃机曲轴在正常工作状态和几种故障状态下进行瞬态动力学分析,得到曲轴的振动信号,对各信号进行相空间重构,并计算其关联维数,采用支持向量机(SVM)直接对关联维数进行分类,从而将配气机构的故障诊断转换为对曲轴振动信号关联维数的分类。研究结果表明:内燃机曲轴在不同工作状态下,振动信号的关联维数各不相同,将关联维数作为特征参数能够去除内燃机曲轴振动信号时域图中的冗余信息,突出故障类型,将关联维数与支持向量机相结合能够较好地解决内燃机故障诊断中的样本少、维数高等问题。 相似文献
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基于节点优化的决策树支持向量机及在故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前故障诊断中,难以获得大量的故障数据样本以及诊断知识获取困难等不足,提出了专门针对有限样本的新一代机器学习的算法—支持向量机(SVM),它在样本很少的情况下具有较好的泛化能力,比较适合解决故障诊断小样本情况的实际问题。在多故障诊断时,必须先进行多分类扩展.决策树是一种性能优秀的多分类扩展策略,但该方法的决策结果与结点的排部密切相关,结点的排部影响了诊断的正确率.提出一种根据故障数据的空间分布来优化结点排部的方法,它能够提高支持向量机诊断的正确率.采用该方法扩展的多分类支持向量机在故障诊断中获得良好效果. 相似文献
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对常用的多值分类算法进行分析。基于决策有向无环图的支持向量机多值分类算法,提高了分类精度,缩短了训练时间,仿真结果证明该算法的先进性。 相似文献
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基于EMD的电机轴承故障识别研究 总被引:1,自引:1,他引:0
将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)方法相结合应用于电机滚动轴承故障诊断中,该方法利用EMD将电机滚动轴承振动信号分解为有限个内禀模态函数(IMF)之和,对表征高频信息的IMF分量取其能量作为故障特征向量,以此作为多项式核函数(2阶)SVM分类器的输入参数来区分电机滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法在小样本情况下仍能准确、有效地对电机滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类,实现电机滚动轴承故障自动识别。 相似文献