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针对群智能算法优化支持向量机模型应用在滚动轴承故障诊断领域中易陷入局部最优、准确率较低的问题,提出了一种基于改进麻雀算法(sparrow search algorithm, SSA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先引入均匀化分布Chebyshev混沌映射初始化麻雀种群,以提高种群空间分布均匀性,之后将自适应惯性权重融入麻雀算法的发现者位置更新,最后对更新位置后的最优麻雀进行随机游走扰动,提高算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。将该算法用于支持向量机的参数优化,构建改进麻雀算法优化支持向量机故障诊断模型实现对轴承故障信号的分类诊断。滚动轴承故障诊断试验分析结果表明,该算法模型故障分类效果明显优于粒子群算法优化支持向量机模型、遗传算法优化支持向量机模型和麻雀算法优化支持向量机模型,能够有效识别滚动轴承各故障类型。 相似文献
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针对传统蚁群算法(ACO)收敛速度慢、全局搜索能力不佳、易陷入局部最优、路径不光滑及不安全等缺点,本文提出一种将改进的蚁群算法和非线性支持向量机(SVM)结合的移动机器人路径规划算法。对传统蚁群算法引入两个角度信息,增加算法的朝向性,克服局部最优问题;信息素挥发因子随迭代次数自适应调整,加快全局搜索能力和收敛速度。在此基础上结合高斯径向基核最小二乘支持向量机,采用提出的改进蚁群算法获得支持向量机的惩罚系数和核函数宽度,利用径向基核函数和决策函数在改进蚁群算法的路径转向位置处训练优化,得到平滑及安全的路径。仿真结果表明,提出的算法不但可以有效提高收敛速度和精度,而且使得路径光滑且安全。 相似文献
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基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对如何选定主成分分析(PCA)特征维数和如何选定支持向量机(SVM)的参数来进一步提高人脸识别系统性能的问题,提出了一种基于混沌理论和支持向量机的人脸识别方法.首先,在统一的目标函数下,在采用PCA方法对人脸图像进行降维和将得到的特征送入SVM中进行训练期间,使用具有可操作性的改进混沌优化算法同时对PCA图像特征维数和分类器参数进行优化选择,然后用得到的优化人脸特征和最佳参数的分类器对未知图像进行识别.基于该方法,对ORL和Yale人脸库进行实验,其识别率都高达99%以上,仿真结果表明,该方法极大地提高了人脸识别能力. 相似文献
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水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利用小波包分形和支持向量机组合进行水声目标识别。利用小波包分解得到目标辐射噪声不同频带内信号分形维数作为特征矢量,并输入到支持向量机实现目标分类,实验结果表明,小波包分形和支持向量机的结合有比较好的分类识别效果,有一定的实际应用价值。 相似文献
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以更准确的估算地震预警(earthquake early warning,EEW)震级为目标,利用P波触发后3 s内的日本K-net强震数据,选取幅值参数、周期参数、能量参数、衍生参数这4大类共12个P波特征参数作为输入,构建基于支持向量机震级预测模型(support vector machine for earthquake magnitude estimation,SVM-M)。结果表明,比较传统的震级估算“τc方法”与“P d方法”,建立的SVM-M模型震级预测误差明显减小且不受震中距变化的影响,小震高估问题得到明显改善。2016年日本熊本地震主震(M j7.3)与2008年中国汶川地震主震(M s8.0)的震例分析结果表明,3 s时间窗不能匹配震源破裂全过程而出现了一定程度的震级低估,但仍可在P波触发后短时间窗内明确是大地震事件。建立的SVM-M模型可应用于地震预警震级快速估算。 相似文献
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支持向量机是以统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法,较好解决了小样本、高维数、非线性等学习问题。从理论与实验上比较了目前常用的基于支持向量机的变压器故障诊断方法。 相似文献
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曲率模态和小波包变换在结构损伤识别中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
小波包变换相比传统的Fourier变换,对非平稳信号分析具有良好的特性.利用小波包变换的特性,根据曲率模态损伤检测原理提出了一种基于小波包组分能量变化率作为损伤指标的分析方法.通过一简支梁结构的数值模拟,表明该方法对于判定损伤存在和确定损伤位置是有效的. 相似文献
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基于小波包能量谱的结构损伤预警方法研究 总被引:22,自引:1,他引:22
基于小波包分析推导了结构动力系统在不同分析尺度上的状态方程和观测方程,在此基础上研究了结构动力响应在不同分析尺度上的时-频特性以及系统矩阵和测量噪声在各个分析尺度上的递推性.理论分析证明,采用结构动力响应的小波包能量谱进行结构损伤预警具有较好的损伤敏感性和噪声鲁棒性.根据瞬态激励的特性提出对激励和响应的时域互相关序列进行小波包分解得到小波包能量谱,并在此基础上计算结构损伤预警指标.通过一钢筋混凝土板静力承载力的振动试验分析,对板不同受力阶段的损伤状态进行了判别,并与实际损伤程度进行了比较. 相似文献
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基于频域系统辨识和支持向量机的桥梁状态监测方法 总被引:8,自引:0,他引:8
随着大跨度悬索、斜拉桥的增加,保障桥梁安全、降低维护费用成为交通管理以及政府部门关注的问题。针对损伤样本难以获得的实际情况,将桥梁状态监测问题作为模式识别中的“一类学习”问题处理。桥梁模式特征获取过程是“只有输出响应”的系统辨识问题,考虑到监测系统需要在线工作的特点,提出运用概念直观、结果可靠且便于自动实现的CMIF系统辨识方法作为获取模式特征的工具。为了获得足够敏感的异常报警判别函数,采用了基于支持向量机的一类学习算法,这种方法在得到很高灵敏性的同时,可以方便地权衡敏感性和泛化性能之间的矛盾。用香港汀九桥794小时实测数据对所采用的算法进行验证,证明了算法的有效性和实用性,其结果可供设计类似监测系统时参考。 相似文献
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在柔性机构(Flexibility Mechanism,FM)动态可靠性分析中,为了提高其计算精度和计算效率,通过融合蒙特卡洛和支持向量机回归理论,提出了一种新的SVM回归极值法(SVM Regression Extremum Method,SREM)。该方法借助ADAMS软件抽取FM动态响应极值的小样本,基于支持向量机回归理论建立FM动态响应极值的代理模型,使用此代理模型进行FM动态响应可靠性分析。最后,利用蒙特卡洛法、SVM回归极值法和另外两种方法对柔性曲柄摇杆机构的摇杆最大摆角可靠度进行分析。结果显示:在小样本情况下,SVM回归极值法的计算精度与MC相当,精度明显高于另外两种方法;SVM回归极值法的计算效率比MC大幅度提高,与另外两种方法计算效率相当。验证了在小样本情况下,SREM在FM动态可靠性分析中高效率和高精度。 相似文献
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LILing-jun ZHANGZhou-suo HEZheng-jia 《国际设备工程与管理》2003,8(3):179-183
The Support Vector Machine (SVM) is a machine learning algorithm based on the Statistical Learning Theory ( SLT), which can get good classification effects even with a few learning samples.SVM represents a new approach to pattern classification and has been shown to be particularly successful in many fields such as image identification and face recognition. It also provides us with a new method to develop intelligent fault diagnosis. This paper presents a SVM-based approach for fault diagnosis of rolling bearings. Experimentation with vibration signals of bearings is conducted. The vibration signals acquired from the bearings are used directly in the calculating without the preprocessing of extracting its features. Compared with the methods based on Artificial Neural Network (ANN), the SVM-based method has desirable advantages. It is applicable for on-line diagnosis of mechanical systems. 相似文献
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基于小波包特征提取的模糊诊断网络建立及应用 总被引:3,自引:0,他引:3
本文首先根据小波包分解原理和应用经验总结出小波包特征量与汽机故障对照表,将其与模糊综合评判和BP网络有机结合在一起,建立了基于小波包特征提取的模糊BP诊断网络模型.采用模糊综合评判技术,使该网络可在少量典型故障样本监督下训练成功,对于缺少机组运行故障知识库的厂家具有推广应用前景.最后举例说明,该网络在汽机诊断中是一种有效的智能分类器. 相似文献
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基于EMD和功率谱的齿轮故障诊断研究 总被引:8,自引:7,他引:8
提出了一种基于经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)的齿轮裂纹故障诊断的新方法。EMD方法具有自适应的信号分解和降噪能力,EMD是先把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后通过选取表征齿轮裂纹故障的IMF分量进行功率谱分析,就可提取齿轮故障振动信号的特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别齿轮的齿根裂纹故障。 相似文献