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针对二叉树分类性能受其层次结构影响较大的问题,提出了一种改进的偏二叉树孪生支持向量机多分类算法。该算法定义了一种基于加权样本类内距离和类间距离的混合分离性测度β,根据β的大小构造出合理层次结构的偏二叉树孪生支持向量机分类器。通过UCI数据集,验证了改进算法相较于其它SVM多分类算法的优越性。以风电机组齿轮箱故障诊断作为研究对象,基于时频联合方法提取其故障特征,应用改进的偏二叉树孪生支持向量机算法实现了对齿轮箱故障的准确识别。 相似文献
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针对密闭鼓风炉故障诊断中难以获得大量故障数据样本以及特征提取和诊断知识获取困难等不足,提出了应用支持向量机(SVM)进行故障诊断的新方法.采用改进"1对其余"算法构建多个SVM,利用可靠性数据分析技术中一些基本概念处理原始样本数据作为特征向量,输入到由多个SVM构成的多类分类器中进行故障分类.经实验证明,该方法简单,重复训练量少,训练、分类速度快,准确度高. 相似文献
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为了提高飞机发动机突发故障的诊断正确率,提出了将混合采样法和SVM相结合的突发故障诊断新方法.首先利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;然后采用混合采样法对提取的少数类突发故障样本特征进行优化重构,使少数类突发故障样本数量和其他类样本数量趋于平衡;再利用SVM构造多分类器对正常与多种故障状态进行分类.通过发动机转子试验台所采集的数据,对该故障诊断方法进行了验证研究.结果表明,该方法能有效识别发动机叶片断裂和吸入异物两类突发故障,且算法简单,故障分类识别效果好. 相似文献
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主元分析法(PCA)通过提取故障样本集的主元得到降维的特征空间,利于故障特征提取;支持向量机(SVM)应用于故障诊断时具有良好分类性能;结合两者优点,提出了基于PCA特征提取和SVM相结合的模拟电路故障诊断识别新方法:对电路输出响应信号进行PCA处理,提取故障特征的主成分,然后利用多类SVM对故障模式进行分类决策,实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法能够实现模拟电路故障的快速检测与故障定位,具有速度快、精度高、鲁棒性好的特点。 相似文献
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针对现有支持向量机(support vector machine,SVM)多分类方法在网络故障诊断中识别精度较低的问题,提出一种基于二叉树结构和模型二重扰动的SVM集成学习算法;通过集成学习思想提高网络故障诊断的精度;在集成过程中对二叉树结构和核参数进行扰动,加大个体分类器的差异度,提升了诊断模型的泛化性;在实际网络中的诊断实验表明,所提的方法较二叉树等其它SVM多分类方法具有更高的诊断精度。 相似文献
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化工过程故障诊断中样本数据分布不均衡现象普遍存在.在使用不均衡样本作为训练集建立各类故障诊断分类器时,易出现分类器的识别率偏置于多数类样本的结果,由此产生虽正常状态易识别,但更受关注的故障状态却难以被诊断的现象.针对该问题,本文提出一种基于Easy Ensemble思想的主元分析–支持向量机(Easy Ensemble based principle component analysis–support vector machine,EEPS)故障诊断算法,通过欠采样方法抽取多数类样本子集组建多个新的均衡数据样本集,使用主元分析(principle component analysis,PCA)进行特征提取并使用支持向量机(support vector machine,SVM)算法进行训练,得到多个基于SVM的故障诊断分类器,然后使用Adaboost算法集成最终的分类,从而提高故障诊断准确性.所提方法被用于TE(Tenessee Eastman)化工过程,实验结果表明,EEPS算法能够有效提高分类器在不均衡数据集上的诊断性能和预报能力. 相似文献
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分类器一直是模拟电路故障诊断研究中比较重要的一环,大多数的分类器都是二分类分类器.传统的SVM分类结构是一对一和一对多,但当分类的种类较多时,一对一需要构建多个分类器,而一对多结构要重复训练样本,任务量大,花费时间较多,并且这两种方法存在不可分区域.本文提出基于二叉树结构的SVM分类算法用于模拟电路的故障识别,二叉树结构的SVM分类原则是将最容易识别的故障先识别出来,再识别其他的类.本文先将各个类与其他类的相似方向计算出来,再构建二叉树SVM分类器,并使用遗传优化算法寻找最优参数,达到最优效果. 相似文献
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支持向量机(SVM)最初源于两种分类问题,用于存在较多故障模式的模拟电路诊断问题,易造成识别重叠区域。为此提出了利用动态聚类算法作为SVM预分类器的故障诊断方法,首先采用模糊C-均值(FCM)算法对训练样本进行聚类,然后分别对两大类进行内部的子聚类,每一次的聚类都产生两种模式并对各个模式内的故障模式样本训练产生对应的SVM网络,最后采用二叉树形式把所有的模式分开。实验结果表明,采用该方法对测试样本的诊断正确率可以达到99%以上。 相似文献
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给出了一种基于编码二叉树的支持向量的多类分类算法。先定义了一种构造编码二叉树的方法,在此基础上合理的使用每个训练样本对应的编码来对多类样本进行划分,使之转化为两类分类问题。可以看出该算法可以大大减少子分类器的构造个数,从而简化了多类SVM分类算法。 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波包与支持向量机的碰摩故障识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了很好地识别旋转机械的转静件碰摩故障,提出了基于小波包和支持向量机(SVM,support vector machine)的碰摩故障识别方法.采用小波包对信号进行特征向量的提取,利用基于"一对多"和"一对一"的改进算法构建多类故障分类器,对多种碰摩故障进行识别.同时,以双盘悬臂转子-轴承系统的碰摩故障为例,应用该方法进行故障识别,试验结果表明,RBF核SVM故障平均识别率达到97.25%.可见,基于小波包与支持向量机分类器诊断方法的识别率明显优于传统的BP神经网络和RBF神经网络分类器,且鲁棒性好,并具有良好的泛化推广能力. 相似文献
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介绍了基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法的原理和算法。利用小波包分解提取信号的特征参数,将特征送入故障分类器中训练。实验结果表明,当数据样本较少时,相比神经网络而言,基于SVM的故障分类器仍能正确分类多种故障。这种诊断方法具有算法简单、故障分类能力强的优点。 相似文献
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为实现高效的模拟电路故障诊断,提出了基于小波包能量熵(WPEE)和随机森林(RF)的模拟电路故障诊断方法;选择合适的测试激励信号,监测电路收集数据,对模拟电路监测数据进行5层小波包分解,计算多频带WPEE向量表征故障特征,由RF分类器实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法在双二次滤波电路、Sallen-key滤波电路容差故障诊断以及对数放大器综合故障诊断中体现出良好的性能,故障诊断准确率达99%以上,且该方法具有参数鲁棒性,RF模型训练时间短;较支持向量机和BP网络方法相比,表现出更好的综合性能,更能贴近工程实践应用。 相似文献
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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。 相似文献