共查询到17条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
抽油机的异常情况会使油田的产油效率降低,而不同的异常类型对应的抽油机示功图特征也各不相同,因此造成的损害程度也不同。针对以上问题,文中提出了一种抽油机井功图识别模型,该方法将支持向量机( SVM)用于抽油机井功图识别。首先利用改进的矢量曲线数据压缩方法(ICVDC)对抽油机井下示功图进行特征数据提取,在此基础上,采用“一对一”分类法建立基于支持向量机的井下示功图分类模型,进而对不同特征的示功图进行分类识别,并与其他识别分类模型进行了识别分类效果对比。实验结果表明,该方法分类准确度高,有效地解决了示功图的识别和分类问题,方便对油井设备等进行进一步的故障分析处理,从而大大提高抽油机的性能与效率,以此来达到油田提高采收率的目的。 相似文献
2.
提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型。通过遗传编程对时域指标进行特征选择和提取,得到更能反映信号本质的特征信号,该特征信号可作为识别特征输入多类支持向量机,实现对模拟电路不同类型软故障的识别。实验结果表明,同传统时域指标相比,经过遗传选择和提取的特征对模拟电路的软故障具有更好的识别能力,进而提高了多类支持向量机的分类准确性。 相似文献
3.
4.
5.
6.
8.
9.
基于支持向量机的非线性系统故障诊断 总被引:30,自引:1,他引:29
提出了联想度的概念,并由此设计出一种自组织模糊CMAC(SOFCMAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高等特点,用该SOFCMAC作为非线性系统观测器而生成残差,通过支持向量诊断器得到故障检测与诊断结果。对某型歼击机的结构故障进行诊断,仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
10.
11.
12.
为了提高变压器故障诊断的准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和改进布谷鸟算法(WCS)及最速下降法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入一种新的惯性权重,解决布谷鸟算法在迭代后期收敛速度下降的问题.利用最速下降法与改进的布谷鸟算法相结合的算法进行SVM参数的寻优,克服了基本的SVM模型容易陷入局部最优的缺陷,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型,利用LIBSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机,用训练良好的支持向量机诊断110kV甘棠变电所#1主变压器故障情况.通过实例验证分析表明,采用该算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;相较于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)等算法,该方法具有更高的诊断准确率. 相似文献
13.
基于支持向量机的非线性系统模型预测控制 总被引:6,自引:1,他引:5
支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则.使它较好的解决了小样本情况下的学习问题。又由于其采用了核函数思想.使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的难度.具有全局最优、良好泛化能力等优越性能.得到广泛的研究。基于上述特性提出了一种基于支持向量机的非线性模型预测控制结构.其中使用遗传算法来求解预测控制律.随后用计算机仿真证明了此控制算法的正确性和有效性。 相似文献
14.
15.
16.
17.
为解决神经网络训练需要大量的样本,且容易陷入局部最优,收敛速度慢等缺点,采用改进模糊聚类(IFC)和支持向量机(SVM)相结合的模拟电路故障诊断方法.利用小波分解技术提取待诊断电路的测试信息作为故障特征,在模糊聚类算法中为消除孤立点和噪声的影响,对不同样本点引入权值以提高聚类效果,结合改进的模糊聚类算法进一步降低故障特征的维数,将其作为支持向量机的输入量,进行模型训练并预测模拟电路的故障.仿真结果表明,此方法应用于电路故障诊断有效削减计算复杂度并提高了诊断精度. 相似文献