基于烟花算法优化SVM的变压器故障诊断

提出了一种基于烟花算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型。标准的支持向量机是二分类,现对其进行非线性处理及多分类变换,使其能适用于变压器故障分类。针对支持向量机参数难以确定的情况,采用烟花算法优化支持向量机,从而搭建烟花算法优化支持向量机的故障诊断模型。实验分析结果表明,所提方法的故障诊断准确率优于其他算法。最后,进一步将算法用于机器学习的其他标准数据集,证明了该算法具有泛化性。     

基于免疫算法优化最小二乘支持向量机的压器故障诊断

由于支持向量机中的参数会显著影响着支持向量机分类的精确度,建立了一种基于免疫算法优化最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断模型;该模型以变压器油中主要溶解气体作为向量机的输入,以变压器故障类型作为其相应的输出,选用径向基核、使用免疫算法得到优化参数,充分发挥向量机较高泛化能力的优势.实例验证表明,这种方法能提高变压器的故障诊断准确率,反映了其有效性和正确性.     

基于GA优化的SVM涡轮泵故障诊断

针对液体火箭发动机涡轮泵故障诊断中出现的多故障分类问题,为提高支持向量机学习机器的分类性能,提出了一种基于遗传算法的支持向量机参数优化算法,利用遗传算法的全局搜索性能对核参数进行了优化.结果表明,遗传算法能够加速支持向量机参数的优化搜索,所建模型对含有较强的噪音背景的故障样本进行了很好的分类诊断,表现出了很好的抗噪和分类能力.     

基于天牛群算法优化SVM的磨煤机故障诊断

在最小二乘支持向量机基础上建立磨煤机的故障诊断模型,采用该模型进行故障诊断时,支持向量机受到核函数参数和惩罚因子的影响较大,针对这一问题,采用天牛群(BSO)算法对模型参数进行优化,提出了一种基于支持向量机(SVM)的磨煤机故障诊断方法.首先,通过引进天牛须搜索策略,对粒子群算法的位置更新规则进行了改进;然后,通过偏互...     

基于PSO-SVM的变压器故障诊断研究

支持向量机用于变压器故障诊断时,其参数的选择会影响到诊断的准确度。为了提高支持向量机的精确度和效率,将粒子群算法和支持向量机相结合,提出了基于粒子群优化支持向量机的故障诊断方法。用粒子群算法实现对支持向量机惩罚因子及径向基核函数的寻优,从而提高支持向量机的分类性能。仿真结果表明,此方法能够有效提高变压器故障诊断的准确率。     

进化蒙特卡洛优化的SVM在故障诊断中的应用

针对支持向量机超参数选择问题,将进化蒙特卡洛算法引入支持向量机的参数优化.以交叉验证误差作为目标函数,并行运行多条马尔可夫链,设计了一种改进的变异操作.使得算法在进化的初期具有较强的全局搜索能力,在进化的后期具有精细的局部搜索能力,从而加速马尔可夫链的混合,提高算法的寻优效率,最后将优化的支持向量机应用于滚动轴承故障诊断.试验结果表明,该方法具有较高的寻优效率和参数优化能力,可提高故障识别的精度.     

粗糙集和支持向量机相整合的柴油机故障诊断算法

由于柴油发动机的结构复杂给故障诊断的研究带来了很多不便,本文基于粗糙集理论对柴油机故障诊断的决策进行属性约简,然后使用支持向量机对故障属性进行分类,从而使柴油发动机的故障诊断更加切实可靠。因此本文对粗糙集和支持向量机相整合的柴油机故障诊断算法进行浅析。     

一种基于SVR的发动机多模式故障诊断方法

针对传统基于支持向量分类机(SVC)的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回归模型,再对支持向量回归机的输出结果进行基于距离的聚类操作得到发动机的故障模式,诊断模型的参数向量采用一种基于Tent混沌映射的量子粒子群优化算法及样本测试集的均方根误差与平均相对误差同时最小的准则进行整定。实验结果表明,所提出的方法能够克服常规支持向量分类机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的缺陷,降低了建模的时间复杂度,有效地提高了发动机的故障诊断性能。     

基于PSO-SVM的齿轮箱故障诊断研究

针对目前齿轮箱故障诊断存在的检测难度大、主观性强、准确性不高等问题,提出了一种基于粒子群算法和支持向量机的故障诊断方法。运用时域频域分析法对振动信号进行分析获取特征值,利用支持向量机(SVM)技术对齿轮箱特征参数进行模式识别和故障分类,并引入粒子群算法(PSO)用于优化支持向量机参数,建立了齿轮箱典型故障诊断模型。实验结果表明:该方法可以对齿轮箱不同故障类型进行准确的分类,有效的提高了齿轮箱故障诊断的可靠性。     

给水管网故障智能诊断方法

针对传统的支持向量机(support vector machine,简称SVM)参数选择方法以人工试验为主,花费时间长且很难得到最优参数的问题,提出了一种基于遗传算法(genetic algoritlam,简称GA)的支持向量机参数自动寻优方法.利用GA的全局搜索能力对支持向量机的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,建立基于遗传算法的支持向量机模型(GA-SVM).以某小型给水管网为研究对象,采用水力分析算法求得管网局部破坏状态下的各项数据,并用这些数据对预测模型进行故障诊断试验,结果表明,经遗传算法优化的支持向量机模型具有较高的预测精度,整体性能优于传统的BP神经网络模型.     

基于快速在线支持张量机的柴油机智能诊断方法

柴油机状态监测信号众多且多为非平稳信号,相互干扰较大且具有非线性和复杂耦合的特征,导致基于向量模式的故障诊断方法难以准确诊断其工作状态。提出一种张量模式下的柴油机智能诊断方法。首先,结合线性支持高阶张量机的学习框架和在线随机梯度下降法的思想,设计带核函数的快速在线支持张量机算法。然后,构建“信号类别×曲轴转角×转速”的三阶张量形式的柴油机状态样本,分别以在线支持向量机、线性支持高阶张量机和快速在线支持张量机三种算法,对某柴油机的失火样本进行故障诊断,以“测试精度”“学习时间”“存储空间”作为评价指标对三种算法进行对比分析。分析结果表明,所设计的快速在线支持张量机算法测试精度较高,学习时间显著降低,所需存储空间很小,解决了超大样本、非线性和高维数据的分类问题,满足了柴油机智能故障诊断的工程应用要求。     

基于Wigner分布和分形维数的柴油机故障诊断

针对柴油机配气机构故障诊断问题,提出了一种基于Wigner分布和差分分形盒维数的故障诊断方法。首先,利用改进局部均值分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,并采用相关性分析剔除噪声和伪分量;然后,分别对各相关分量进行Wigner时频分析,将结果线性叠加得到振动时频图,再提取图像的差分分形盒维数作为故障特征;最后,利用k-最近邻(k-NN)实现故障诊断。仿真结果表明,改进局部均值分解算法可以抑制Wigner分布交叉项的干扰。实验结果显示,差分分形盒维数优于其他6种典型故障特征,利用本研究提出的方法对配气机构进行故障诊断的正确率为97.2%,该方法可以用于柴油机配气机构故障诊断。     

柴油机振动信号快速稀疏分解与二维特征编码

针对柴油机故障诊断方法中的信号时频表征及特征提取问题,提出一种基于振动信号快速稀疏分解与二维时频特征编码识别的柴油机智能故障诊断方法。首先,为了获得时、频聚集性优良的时频图像,提出一种随分解残差信号自适应更新Gabor字典的改进匹配追踪(adaptive matching pursuit,简称AMP)算法,利用AMP算法将柴油机振动信号分解后叠加各原子分量的Wigner-Ville分布,获取原信号的稀疏分解时频图像;然后,为提取时频图像的特征参量,提出了双向二维非负矩阵分解(two-directional,2-dimensional non-negative matrix factorization,简称TD2DNMF)算法,用于对时频图像的幅值矩阵进行特征编码,获取蕴含在时频图像内部的低维特征,并利用最近邻分类器实现了时频图像的自动分类识别。将提出的方法应用于4种不同状态柴油机气门故障的诊断试验中,结果表明,该方法能够获得无交叉项干扰、聚集性好的时频图像,使各时频分量的物理意义更加明确,并改进了传统图像模式识别中的特征参数提取方法,是一种有效的柴油机故障诊断方法。     

柴油加氢装置循环氢压缩机气阀故障原因分析及解决方法

环氢压缩机气阀故障的原因,针对影响压缩机气阀安全运行的瓶颈,采取一系列行之有效的措施,降低了柴油加氢装置循环氢压缩机气阀检修频次,确保了装置安全平稳运行.     

基于KPCA SVM的柴油机状态识别方法的研究

为了有效地对柴油机的运行状态进行状态识别,根据柴油机的特征信息和识别的特点,研究了基于核主元分析(KPCA)和支持向量机(SVM)进行柴油机状态识别的故障诊断方法.首先,对柴油机进行特征提取,构成一个特征向量.然后对其进行核主元分析,计算得到能反映设备状态的特征向量,有效去除信息的冗余.最后,将得到的特征向量进行支持向量机的训练学习,识别柴油机的状态.通过实验室柴油机燃烧系统不同运行状态下的识别分析,验证了此方法的可行性和实用性.     

4102BG型柴油机配气机构动力学计算

传统的配气机构动力学计算把各部件之间的连接看做是刚性的,这样的计算结果比较理想化,但不符合实际工作情况。为了分析配气机构的实际工作情况,本文对配气机构的弹性变形进行了研究。在考虑机构弹性变形的基础上,建立了4102BG型柴油机配气机构的数学模型,并给出了相应的运动微分方程。基于函数凸轮的不连续性,采用分段计算方法对该振动微分方程进行了求解,完成了对该柴油机配气机构的动力学计算。计算结果与实测结果十分接近,所以可以推断出数学模型的建立及计算方法是正确的。     

基于LS-SVM的柴油机润滑油中磨粒含量预测

介绍了最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法的基本原理,并以490BPG型柴油机润滑油中磨损磨粒为研究对象,使用LS-SVM对磨粒的浓度数据进行了回归拟合并预测,并与基于人工神经网络的预测模型的预测结果进行了比较.结果表明,LS-SVM的预测模型的精确度较高,泛化能力强,是用于润滑油中磨粒浓度预测的一种有效的方法.     

QBZ170气波增压器耐久与性能试验研究

QBZ170气波增压器经过与柴油机匹配整及500小时持续运转的配机实验,结果表明,气波增压器可以使柴油机功率提高50%以上,并且低速工况性能好。     

基于遗传算法的作业车间调度研究与应用

提高大功率船舶柴油机的生产能力和水平,对提高我国造船行业的国际竞争力有着重要的意义。介绍作业车间调度问题,提出一种改进的遗传算法,同时将此算法应用于船舶柴油机的作业车间调度,该算法采用基于工序的编码方式,考虑了机床与工艺路线的约束,求解以关键设备的利用率最高和产品的加工周期最短为目标的静态调度问题,并通过具体的实例仿真分析其有效性。     

A novel scheme for fault detection of reciprocating compressor valves based on basis pursuit,wave matching and support vector machine

A scheme for fault detection of compressor valves based on basis pursuit (BP), wave matching and support vector machine (SVM) is presented. BP is applied to extract the main vibration component in the signal and suppress background noise. Wave matching is a new feature extraction method proposed in this paper. Instead of extracting features through commonly used indicators such as statistic measures or information entropy, wave matching extracts features by matching the vibration signal with parameterized waveform optimized by differential evolution (DE) algorithm. It only produces a small number of features and the features have clear physical meaning. SVM is employed in the fault classification because of its superiority in dealing with small sample problems. The results of real compressor valve signal analysis confirm that the proposed scheme can differentiate compressor valve faults with high accuracy and reliability.