支持向量回归参数估计在风电机组故障模式分析中的应用

风轮系统的可靠与否直接影响着风电机组的安全运行,有必要对其建立合理的可靠性模型并准确估计模型参数,以反映其真实可靠性情况。威布尔分布模型被广泛应用于各领域的可靠性建模,支持向量回归机(SVR)保持了支持向量机适用于小样本的特性,可用于小样本数据可靠性模型的参数估计。以某个风电场投运以来的风轮系统故障数据为基础,建立其威布尔分布模型,采用SVR估计模型参数,并与传统的基于最小二乘法的参数估计结果对比,结果表明,采用SVR估计模型参数具有更高的准确性,更适合于小样本数据可靠性模型的参数估计。     

支持向量机在液压支架可靠性预测中的应用

为了提升国产高端液压支架的竞争力,急需开展可靠性工程,对于在役液压支架进行可靠性评估可以有效地为后续得的产品研发、改进提供参考,也可为新研制架型的可靠性试验提供参考。基于支持向量机对小样本数据处理具有很大的优势,提出了对在役液压支架维修情况调研获得的数据为小子样的情况下,采用支持向量回归机对液压支架故障时间的两参数威布尔分布进行了参数估计,比较了不同经验公式下所得结果的精度,选取最高精度参数评估并预测了该架型的可靠性。结果表明:支持向量机可以很好的用于液压支架小样本维修数据的可靠性评估;液压支架故障时间服从威布尔分布,某常用液压支架无故障工作时间威布尔分形状参数β=3.015 7,尺度参数η=61 728。     

基于最小二乘支持向量机的小样本威布尔可靠性分析

在图估法的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机的威布尔可靠性分析方法,在MATLAB平台上绘制了威布尔概率纸,通过程序化的方式分析估计威布尔概率参数;进行了可靠性寿命分析,并对比分析了基于最小二乘支持向量机、支持向量机和最小二乘法威布尔可靠性分析的效果。实例分析结果显示,在威布尔可靠性分析中,最小二乘支持向量机的拟合精度不仅优于传统的最小二乘法的拟合精度,而且优于支持向量机的拟合精度,表明该方法可以提高可靠性分析效率和精度,可作为威布尔可靠性分析的一种新方法,特别适用于小样本的情况。     

基于威布尔分布的圆柱螺旋压缩弹簧疲劳寿命分析

为了研究弹簧疲劳数据的处理方法,设计了高服役应力的圆柱螺旋压缩弹簧并进行疲劳试验。提出了弹簧疲劳数据处理的新流程,在传统威布尔可靠性分析和基于支持向量机的图估计法的基础上,采用C#和Matlab混合编程的方法开发了带有可视化界面的威布尔分布参数确定程序。利用所开发的软件程序对不同样本容量的弹簧疲劳数据进行威布尔可靠性分析,对比分析了基于支持向量机的图估计法与传统的威布尔分布参数求解方法。结果表明,无论在大样本还是小样本情况下基于支持向量机的图估计法拟合精度较好。因此基于支持向量机的图估计方法可以作为圆柱螺旋压缩弹簧疲劳寿命威布尔可靠性分析的一种方法,同时验证了所开发程序的有效性和准确性。     

威布尔分布参数估计新方法研究

由样本估计威布尔分布的三个参数是工程中的一个重要问题。应用改进的一阶灰色微分方程模型直接建模方法，可以导出不经迭代就估计出威布尔分布三个参数的灰色估计方法。用这种方法估计参数先得到形状参数，不用迭代，简单明了。实际数据计算和大量的蒙特卡洛模拟试验表明，对形状参数大于1的分布，拟合优度好，精度较高。     

基于改进平均秩的最小二乘参数估计方法

针对小样本情形下传统平均秩或中位秩估计法计算精度较低的问题，采用秩估计函数修正原理，调整自然平均秩适用点，提出一种改进平均秩作为样本的累积分布函数。采用对累积分布函数直接拟合方式执行最小二乘估计，并基于威布尔分布和小样本假设，通过蒙特卡罗仿真对比不同秩估计下的参数估计效果。结果表明，对于不同参数下的威布尔分布，样本量不小于4时的改进平均秩计算尺度参数相对误差小于9.5%,计算平均失效间隔时间相对误差小于8.7%,对比传统方法计算相对误差高于16%而言，此方法可有效提升威布尔分布的参数估计精度。     

故障时间观测的机电系统可靠性估计

根据系统发生故障时间的统计数据,应用KM方法估计系统可靠度,并利用威布尔分布模型拟合可靠度估计结果。分别用最小二乘和支持向量回归机两种方法估计威布尔分布模型参数,从而得到基于这两种方法的威布尔分布模型。利用所研究的方法,分析了卫星机电系统发生故障时间的统计数据,给出了系统可靠度估计结果,并进行了结果对比分析。     

小样本下改进MLE估计精度的二次估计方法

长寿命机电产品进行加速寿命试验常采用小样本定时截尾的方法,其统计分析方法常采用威布尔分布下的MLE估计.由于形状参数之间存在恒等约束,而分析过程始终没有考虑形状参数和特征寿命参数之间的相关性,这样就可能带来模型参数估计的误差.针对上述小样本恒加试验统计分析精度的问题,该文采用一种构造数据方法来解决分布参数之间的相关性.仿真结果表明:该方法可相应地提高小样本定时截尾恒加试验的MLE统计分析精度并可降低模型误差.     

基于改进CS的混合威布尔分布最优化参数估计

混合威布尔分布常用于拟合多失效模式的设备寿命数据,但由于该分布的形式复杂且参数众多,其参数估计较为困难。针对该问题,在对布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法的步长比例和寄主鸟发现概率改进的基础上,提出基于改进CS的混合威布尔分布最优化参数估计方法。该方法以最小化残差平方和为目标,建立参数估计优化模型,并通过改进的CS算法进行参数寻优。案例以飞机挡风玻璃寿命数据为对象,采用CS算法以及3种改进的CS算法分别对两重两参数威布尔分布进行2 000次参数估计,对比分析各算法的寻优结果表明:融合步长比例改进和寄主鸟发现概率改进的CS算法的参数估计精度较高,估计结果较可靠。     

基于改进人工蜂群算法的机车车辆关键零部件可靠性研究

针对我国机车车辆现行检修制度中可能存在的过修、欠修问题,提出了一种综合图解法和改进人工蜂群(ABC)算法的机车车辆关键零部件可靠性模型拟合方法,对三参数威布尔分布进行参数估计并确立三参数威布尔可靠性模型。首先利用图解法求得三参数威布尔分布参数的初始估计值以及ABC算法的搜索空间,随后运用改进ABC算法进行迭代计算以获得较优的参数估计值,最后将可靠性模型拟合方法与最小二乘法以及概率加权矩法进行分析比较。研究结果表明,提出的可靠性模型拟合方法能够较为准确地确定三参数威布尔可靠性模型。以该模型为基础对机车车辆关键零部件进行可靠性指标计算,为决策人员确定机车车辆最佳维修周期和改进检修规程提供了科学依据。     

三参数威布尔分布参数估算方法对比研究

提出了一种改进的最大似然法用于估算三参数威布尔分布参数。从累积分布函数、样本量、数据敏感性三个方面对比分析了相关系数法、最大似然法和灰色模型法三种参数估算方法的优劣性。研究得出:相关系数法和改进后的最大似然法估算的参数精度比灰度模型法高,灰度模型法对数据更敏感、参数估算值波动大,建议在飞机和发动机可靠性研究中采用相关系数法或最大似然法估算三参数威布尔分布参数。将威布尔分布应用在某飞机法向极值的研究中,结果表明该飞机法向过载极值符合三参数威布尔分布。建立的方法对于飞机和发动机结构可靠性研究具有一定的参考价值。     

基于CS的两重威布尔分布对寿命数据的拟合研究

为精确描述多故障模式下设备寿命数据的变化规律,采用混合威布尔分布对其进行研究。由于混合威布尔分布包含的参数较多,其参数估计较为困难。为方便快捷地估计各参数,基于极大似然估计理论,建立混合威布尔分布参数优化模型,并采用布谷鸟搜索算法进行参数寻优。案例研究以柴油机喷油器寿命数据为对象,以赤池信息量准则为拟合优度评价指标,对比分析三参数和两重三参数威布尔分布的拟合效果。研究结果表明:所提参数寻优方法可行、有效,且两重威布尔分布的拟合效果良好。     

三参数威布尔分布在机械可靠性分析中的应用

可以对具有以损耗失效为特征的某些机械零部件,采用三参数威布尔分布进行拟合及参数估计,得到更高的精度,对产品的生产以及应用均有很大的指导意义.文章介绍了三参数威布尔分布的参数估计方法和应用实例.     

基于新的威布尔分布参数估计法的设备寿命可靠性分析

针对机械设备寿命可靠性分析中模型的精度问题,提出一种联合最小二乘及平均秩次估计威布尔分布参数的新方法.常用的参数估计法人为因素影响大,精度差,而且在现场使用不便.文中提出的方法有效地解决了上述问题.在采用最小二乘法对威布尔分布进行参数估计时,经验分布函数是确定寿命模型的基准,它的精度直接影响寿命模型的精度.平均秩次法根据故障样本和中止样本估计出所有可能的秩次,求出平均秩次,代入近似中位秩公式,得到经验分布函数,有效提高参数的精度.选取30台发动机,对其进行寿命可靠性分析,结果表明,该方法具有很高的准确性和实用性.     

基于Bayes方法的小子样可靠性分析

少量数据的可靠性分析与评定一直是工程实践中的技术难题之一。Bayes方法可以融合多种验前信息,并结合现场数据,从而对少量数据作出有效的参数估计。针对多种验前信息的综合应用问题,引入支持向量机(support vectormachine,SVM)理论对不同来源的信息在验前分布中的权重分配策略进行研究,提出一种新的信息融合思路。并在此基础上,提出基于Bayes理论的威布尔分布的小样本参数估计方法。最后,运用实例对Bayes方法和传统的参数估计方法进行对比分析。     

三参数威布尔分布的一种参数估计方法

根据X~2极小化原理推导出三参数威布尔分布的一种参数估计方法,得到了等价于最小二乘意义下的参数点估计模型和在次序统计量正态假定前提下的参数区间估计模型,最后简略介绍了估计模型的计算机程序框图。     

EM算法下飞机IDG删失数据的可靠性分析

为了更为精确地分析随机删失情况下故障数据的可靠性,本文以统计学理论为支撑,提出将期望-极大值(Exception maximization,EM)算法应用于随机删失数据的还原处理过程中。采集B737NG飞机IDG部件故障数据,利用K-M估计法及MATLAB软件确定其寿命分布类型为两参数威布尔分布;利用EM算法估计随机删失情况下威布尔分布的未知参数;进行可靠性及维修性分析。实证分析结果表明,威布尔分布下考虑删失数据时的可靠性分析精度更高,并根据该结论对B737NG飞机IDG部件维修计划的制定提出具体建议。     

基于三参数威布尔分布的定量泵可靠性分析

建立恰当的可靠性模型是定量泵可靠性分析的基础。三参数威布尔分布具有很多优点,能充分地描述失效机理,非常适合作为定量泵可靠性数据分析模型。基于完全试验数据,首先提出了采用以最小二乘法和相关系数法相结合的方法来估计三参数威布尔分布的参数,在此基础上,提出了基于三参数威布尔分布的定量泵可靠性数据分析的方法,最后进行了仿真试验研究。仿真试验结果表明,定量泵的三参数威布尔分布模型比二参数威布尔分布模型更为精确。研究成果为航空产品提供了一种更为精确的可靠性分析方法。     

基于两重威布尔分布的铸造造型机可靠性分析

为了定量分析铸造车间造型机故障的分布规律,并为其可靠性分析提供理论依据,收集设备故障数据,确定其服从标准威布尔分布,并进行参数拟合.在此基础上,建立了两重威布尔混合分布模型,通过图解法得到参数估计初始值,利用非线性最小二乘法进行参数估计优化.比较两参数威布尔、两重威布尔图解法以及非线性最小二乘法得到的参数,得出混合模型非线性最小二乘法参数估计值最为精确.根据已知参数估计值,最终确定该造型机可靠性函数,为其可靠性指标的进一步计算提供信息.     

灰色SVR模型在珩磨尺寸预测中的应用

针对灰色(1,1)模型(Grey model(1,1), GM(1,1))对非指数型数据序列预测精度低的问题,提出了一种灰色支持向量回归(Grey support vector regression, GSVR)预测模型。该模型一方面通过参数累积估计、预测公式改进和数据等维递补,对灰色模型进行建模优化,另一方面通过差分变异和混沌局部搜索改进的粒子群算法,对支持向量回归机进行参数优化,再将二者相结合进行预测。对柱塞套内圆珩磨尺寸的预测结果表明,该模型的预测均方误差为0.3913,平均绝对百分比误差为4.90%,其预测精度较GM(1,1)模型显著提高。