基于支持向量机的数控机床总线的故障诊断研究

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。     

基于PSO-SVM的矿用自卸车举升液压系统故障诊断

针对矿用自卸车举升液压系统故障诊断困难的问题,采用一种基于粒子群优化支持向量机的方法对其进行研究。该方法利用粒子群优化算法,对支持向量机参数寻优,从而得到具有最佳分类结果的支持向量机模型。利用AMESim软件建立举升液压系统的仿真模型,并通过模拟溢流阀故障、举升液压缸内泄漏、泵内泄漏3种故障工况,提取故障数据,对该方法进行验证。仿真结果表明,该方法能有效对矿用自卸车举升液压系统这3种故障进行诊断。     

刮板输送机故障诊断方法研究

为了提高刮板输送机故障诊断准确度,降低事故发生率,分析了刮板输送机常见的故障,研究了基于支持向量机的刮板输送机故障分类,介绍了刮板输送机故障数据处理方法以及基于SVM的故障诊断流程,并对支持向量机参数进行了选择,采用网格搜索交叉法得到模型的最佳参数模型,使用该模型对刮板输送机故障数据进行预测。研究表明,采用支持向量机和网格搜索交叉法相结合的方法,可以对刮板输送机故障进行有效诊断。     

孪生支持向量机在滚动轴承振动故障诊断中的应用

通过对滚动轴承振动信号进行定量分析,从振动故障信号中提取与故障诊断方法有关的故障特征,在传统支持向量机的基础上,研究孪生支持向量机的建模方法,建立基于孪生支持向量机的滚动轴承振动故障诊断模型,并结合粒子群优化算法对故障诊断模型的关键参数进行寻优,从而得到最佳的故障诊断模型。仿真结果表明,将孪生支持向量机建模方法应用于滚动轴承振动故障诊断中,能够取得较好的诊断效果和诊断效率,结合粒子群优化算法进一步提高了故障诊断模型的分类准确率,为滚动轴承的振动故障诊断提供了可行有效的思路。     

基于支持向量机的液压泵故障判断方法研究

液压泵是液压系统的动力源,它的失效直接影响系统的正常工作,因此液压泵的状态监测与故障诊断是迫切需要解决的问题。阐述了支持向量机(SVM)算法的原理,研究了基于支持向量机的液压泵的故障诊断,通过分析,选择了恰当的核函数,建立了优化方程。试验分析的结果表明,该方法是一种简单而有效的方法。     

基于支持向量机的液压位置伺服系统自适应阈值研究

针对传统的液压伺服控制系统故障构成,详细分析了液压伺服控制系统的基本构成结构,对液压伺服控制系统故障影响因素进行了深入探讨,并对影响残差的因素进行详细的分析,在此基础上提出了基于支持向量机的自适应阈值研究,给出了自适应阈值的理论推导,同时结合实际应用对基于支持向量机的液压位置伺服系统进行了建模和故障诊断仿真测试。     

SVM在煤矿机电设备故障诊断中的应用

针对煤矿大型机电设备故障诊断与维修过程中存在故障数据少、干扰大的非线性特征,提出了采用支持向量机进行故障诊断的方法。建立了系统故障诊断分类模型,采用拉格朗日函数得到了最优解。通过对刮板输送机传动部温度故障数据的参数估计与分类研究,结果表明支持向量机故障诊断效果较好。     

基于小波包分析和最小二乘支持向量机的电机转子故障诊断研究

采用小波包分析和支持向量机来诊断电机故障。针对电机中常见的故障,如电机振动故障,电机转子断条故障,电机转子偏心故障等,进行频谱分析,提取故障信号在动态条件下各频带能量作为故障特征向量。构建多个最小二乘支持向量机组成的多值故障分类器,将故障特征向量作为学习样本,并且输入支持向量机进行训练,分类器可以建立故障特征向量和故障类型的映射关系,从而达到电机故障诊断的目的。     

基于网格搜索和支持向量机的矿用风机故障诊断研究

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。     

基于支持向量机的矿用电机故障诊断

提出一种基于电流信号频谱分析和支持向量机(SVM)的矿用感应电机早期故障诊断方法。对定子电流采样后,经FFT变换后提取故障特征量作为支持向量机的输入,基于1对1算法和混合矩阵组合策略构造了多故障SVM分类,对不同类型的故障进行诊断和分类。实验结果表明,该方法能够有效解决电机故障诊断中小样本集、非线性、高维数时的故障分类问题,提高电机故障诊断的准确性。     

遗传支持向量机在液压泵轴承故障的预测与应用

为了能够提高液压泵轴承故障预测的效率,深入地研究了支持向量机在液压泵轴承故障诊断中的预测和应用。提出了遗传模拟退火算法优化的最小二乘支持向量机预测模型,并分别对最小二乘支持向量机和遗传模拟退火算法进行了描述,给出了优化预测模型。通过实例研究,结果表明该方法具有较高的预测精度。     

基于模糊数学的液压支架故障诊断

以某型液压支架为研究对象,基于模糊数学建立液压支架模糊综合诊断的数学模型,运用数值计算软件MATLAB进行编程、求解计算,对液压支架故障进行诊断和评判。结果表明,动力油缸为故障最多的系统,控制操作元件为故障较多的系统,承载构件为故障多的系统,辅助装置为故障较少的系统,工作液体为故障最少的系统。为液压支架故障快速诊断及维修等方面提供理论基础及技术支持。     

基于K-L变换和支持向量机的滚动轴承故障诊断

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。     

基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法

为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断效率,提出了基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法,并结合支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率和时间进行对比分析。以齿轮箱中不同裂纹齿轮为对象,选取能够表征齿轮箱故障状态的时域、频域和基于希尔伯特变换的36个特征。构造基于邻域模型的前向贪心数值属性约简算法进行特征优选,提取属性重要度较大的9个特征组成最优特征子集,数据压缩量达到75%,并输入支持向量机分类器中进行分类识别,用BP神经网络分类器进行结果的比较分析。结果表明,采用基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法,既可以在降低特征维数的情况下有效地表征齿轮箱的运行状态,又可以提高诊断的精确度和诊断效率。     

基于遗传算法的桥式起重机故障诊断研究

分析了桥式起重机的常见故障和支持向量机的基本理论;讨论了遗传算法的基本理论,并且分析了基于遗传算法桥式起重机故障诊断的基本流程;进行了桥式起重机的故障诊断,结果表明该方法具有较高的故障诊断能力。     

基于FRS—SVM采煤机液压系统故障诊断的研究

结合模糊粗糙集(FRS)理论和支持向量机(SVM)分类机理,提出了一种新的液压系统故障诊断方法。应用FRS理论处理不确定、不完备信息的属性约简能力,剔除冗余信息,获得具有代表性的特征信息,再利用SVM的推广能力,对小样本数据进行故障诊断。通过此方法对采煤机牵引部液压系统的故障诊断仿真实验,结果证明大大提高了诊断精度和效率。