基于小波包特征熵支持向量机的故障分类方法研究

提出了一种基于小波包特征熵和支持向量机相结合的故障分类方法,利用小波包分解提取信号的特征熵.然后将得到的特征熵向量输入支持向量机进行故障识别;通过对某型飞机液压系统试验中获取不同的故障特征数据进行分类,结果表明,该方法能利用较少的故障特征得到较高的诊断精度,与BP神经网络相比,采用支持向量机进行故障分类可以获得更高的识别率,表明该方法是有效、可行的.     

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。     

基于支持向量机与粗糙集的隔爆电动机故障诊断

针对煤矿井下隔爆电动机故障数据获取难且故障数据杂乱、非线性等问题,提出了一种基于支持向量机与粗糙集的隔爆电动机故障诊断方法。该方法采用小波包对隔爆电动机定子瞬时功率进行频谱分析,并提取故障特征量;利用粗糙集的约简特性消除故障特征量冗余数据,将约简后的故障特征量作为支持向量机的输入样本,实现隔爆电动机转子故障诊断和分类。仿真结果表明,该方法故障诊断结果准确率达到92.857 1%。     

信息熵支持向量机算法传感器故障诊断研究

研究传感器系统故障诊断效率问题.针对传统故障诊断因传输信息大,速度慢,造成故障,定位不清.传统的方法提取的传感器系统特征信息不全面,导致诊断精度与速度不高.为有效提高传感器系统故障诊断的效率和精度,提出了一种能量信息熵的支持向量机系统故障诊断方法.故障主要难点技术问题在于参数选择优化问题.算法首先利用小波包对传感系统故障信号进行小波包分解,并提取小波包能量信息熵,以此构建输入特征向量;接着采用了支持向量机方法进行非线性特征向量提取,最后以特征向量来建立支持向量机智能化诊断模型.仿真结果表明,改进方法在所有参比模型中精度最高,能高效地对传感器故障进行检测与定位.具有较强的泛化能力,同时缩短了故障诊断时间.     

基于粒子群优化支持向量机的电梯故障诊断

电梯故障时,具有故障特征提取困难和故障类型识别率低的问题。因此,拟提取其振动信号并进行分析,找到故障特征。然而,鉴于其振动信号为非平稳、非高斯且背景噪声较大的信号,给有效辨识造成很大困难,所以,提出应用最优小波包分解和最小二乘支持向量机相结合进行电梯智能故障诊断的方法。借助最优小波包理论,首先提取电梯故障振动信号的能量分布;然后将其能量分布与时域指标相结合,构造故障特征向量;最后,将故障特征向量作为粒子群算法优化最小二乘支持向量机的输入对电梯故障类型进行识别。仿真结果表明,最优小波包理论与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断技术发挥了两者的优势,证明了该方法的有效性和实用性。     

基于小波分析和SVM的主变流器故障诊断

针对电力机车主变流器的故障,本文提出基于小波分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,运用小波包对特征信号进行分解和重构,然后提取各频带的能量,将得到的能量值构造为特征向量,最后把特征向量输入到支持向量机,进行故障类别诊断.MATLAB仿真结果表明:该方法能够准确地对故障进行诊断.     

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。     

三电平逆变器开路故障诊断研究

针对传统三电平逆变器开路故障诊断方法存在计算复杂、准确率低等问题,提出了一种基于小波分析与粒子群优化支持向量机的三电平逆变器开路故障诊断方法(WT-PSO-SVM).在分析三电平逆变器三相电流信号特征的基础上,利用三层小波对电流信号进行分解,提取各频带能量作为故障特征;小波变换提取到故障能量特征后,部分故障下所提取的能量十分接近,无法有效区分,进而引入正半周比例系数作为辅助特征;将归一化的能量和正半周比例系数作为特征向量输入支持向量机进行分类训练,同时利用粒子群算法优化支持向量机的参数以达到最好的分类效果,最终实现故障诊断.实验结果表明:WT-PSO-SVM方法可以有效识别三电平逆变器的开路故障,较其他故障诊断方法有更高的诊断精度和速度,在变负载和有噪声影响情况下仍有较高的故障识别准确率,准确率达到97.3%.     

基于能量熵对SVM的电路故障诊断

研究电路故障诊断问题,提高诊断效率.由于电路集成度提高,电路信号与故障相关,针对传统故障诊断因采用线性诊断方法与提取的电路特征信息不全面,导致诊断定位精度不高,为有效提高电路故障诊断的速度与精度,提出了一种根据小波包能量熵的支持向量机电路故障诊断方法(EE-SVM).首先利用小波包对电路故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能最熵,构建输入特征向量.对于支持向量机进行非线性特征向量汰选,去除冗余特征,以保留特征向量构建智能化诊断模型.进行实例仿真,结果显示,方法在所有参比模型中精度最高,能高效地对电路故障进行检测与定位.     

基于WP-ICA及SVM的齿轮故障诊断研究

针对旋转机械设备齿轮故障诊断问题,为全面提取反映齿轮运行状态的特征信息,提出了基于WP(小波包)与ICA(独立成分分析)相融合的特征提取及SVM(支持向量机)相适配的故障诊断方法。用小波包对信号进行分析并提取其能量特征,采用独立成分分析方法对提取的能量特征进一步优化,进而得到反映齿轮运行状态的特征向量。最后采用支持向量机对齿轮运行状态的四种类型(正常、轻微故障、中等故障、断齿故障)进行诊断评估。通过纵向比较和横向比较研究表明,所提特征提取方法较单一的小波包特征提取方法更能全面反映齿轮状态信息。采用SVM方法进行齿轮故障模式诊断,较其它方法具有更高的分类准确率,达到了很好的诊断效果。     

基于物联网的分布式电动机故障诊断与保护系统研究

针对传统的电动机保护装置无法实现早期故障诊断、不具备联网功能的问题,提出了一种基于物联网和支持向量机算法的分布式电动机故障诊断与保护系统的设计方案。该系统的下位机利用对称分量法将采集到的电动机定子电流进行分解,根据电流分量值判断故障类型来实现电动机的现场保护,并将定子电流数据通过ZigBee技术发送至嵌入式网关,通过GPRS网络实时上传给上位机;上位机通过小波包分解提取故障特征向量,采用支持向量机对电动机故障进行分类,实现故障早期诊断和预测。实际运行结果表明,该系统能准确诊断电动机故障并实施有效的综合保护。     

基于OWPB和LS-SVM的电路板故障诊断系统

针对雷达电路板检修困难的问题,提出了基于最优小波包基和最小二乘支持向量机相结合的雷达电路板故障诊断方法。利用小波变换对采样数据进行去噪处理,通过小波包分解选择最优小波包基提取熵值作为故障特征向量,并作为基于最小二乘支持向量机的雷达故障诊断模型的输入向量,经诊断模型输出后,完成雷达电路板故障诊断。基于此方法设计了雷达电路板故障诊断系统,提高了雷达故障诊断的正确性和效率。     

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。      

基于小波包Tsallis熵和RVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障难以识别等问题,提出一种基于小波包Tallis熵和多分类相关向量机(Rele-vance Vector Machine,RVM)的模拟电路故障诊断方法.该方法采用脉冲信号仿真模拟电路,应用小波包变换对采集到的故障响应信号进行分解,通过提取不同频带内的Tsallis熵作为故障特征值,利用相关向量机对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障定位.实验结果表明,提出的故障诊断方法相较于现有的故障诊断方法能较好地提取故障特征,极大地提高模拟电路故障诊断的效率.     

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。     

非线性模拟电路故障诊断的小波领袖多重分形分析方法

针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于小波领袖多重分形分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,采用小波领袖方法对从测试节点采集的信号进行多重分形分析,并将提取的多重分形谱特征构成特征集;然后将特征集输入支持向量机,利用支持向量机的分类功能对电路的模式状态作出决策;最后,视频放大器电路故障诊断实验验证了该方法的有效性.     

一种模拟电路的支持向量机故障诊断方法

系统地提出了模拟电路的最小二乘小波支持向量机故障诊断方法。从测试点得到各种故障状态下的输出电压信号，对输出电压信号进行小波去噪，对信号进行小波分解获取多尺度的低频系数和高频系数，并对小波系数进行处理从而提取出故障特征量，以此作为学习样本来训练最小二乘小波支持向量机，确定其模拟电路故障诊断的模型。雷达系统电路仿真结果表明了模拟电路的小波变换和最小二乘小波支持向量机故障诊断方法取得了较好的效果。