基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本，通过训练，使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系，在完成局部诊断后再实现决策信息融合，从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例，进行了应用检验。研究结果表明，与常规方法相比，最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点，适合水电机组振动故障的诊断。     

基于可靠性数据分析和最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断

基于可靠性数据分析和最小二乘支持向量机对电力变压器故障进行了诊断,并给出了实例分析。     

基于粗糙集和支持向量机的水电机组振动故障诊断

提出应用粗糙集和支持向量机水电机组振动的故障诊断模型.运用粗糙集理论对水电机组振动信号的属性特征进行预处理,在约简去除其冗余属性后得到决策表,将决策表作为支持向量机的学习样本,通过训练,使构建的支持向量机多分类器能够反映属性特征和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的.测试结果表明,与常规方法相比,应用粗糙集和支持向量机相结合的方法进行故障诊断具有简单有效、诊断速度快和良好的鲁棒性等优点,是一种有效的诊断方法.     

基于最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断

油中溶解气体分析是变压器绝缘故障诊断的重要方法。为了提高分类的准确度和可靠性,应用最小二乘支持向量机理论建立了变压器的分类模型。该模型以变压器油中5种主要特征气体作为输入量,以7种变压器状态作为输出量,选用了径向基核,使用了一对一的多分类算法,充分发挥了支持向量机具有较高泛化能力的优势。通过大量的实例分析,并将诊断结果与IEC三比值法、改良三比值法和BP神经网络的诊断结果相比较,表明基于径向基核的最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有更高的准确率。     

基于开机过程信息融合的水电机组故障诊断方法

为保证水电机组运行的可靠性,通常采用基于振动频率分析的故障诊断技术。但是水电机组故障类型间存在重叠的频率特征,仅凭频率分析不易确定故障类型。因此,文中采用信息融合技术,引入开机过程中的时间和空间特征信息,在特征层采用支持向量机作为信息融合手段,在决策层采用D-S证据理论进行信息融合。实验结果表明,信息融合增加了故障诊断的特征信息,提高了故障诊断系统的诊断能力。     

基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断

介绍了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力变压器故障诊断方法,将样本数据进行归一化处理,以绝缘油中特征气体种类及其含量为依据建立变压器故障诊断LS-SVM模型,对模型中的核参数σ与惩罚参数C进行优化,并将测试样本输入训练好的LS-SVM模型,得到诊断结果。实例结果分析表明,LS-SVM将原先的非线性问题转化为求解线性问题,即使在小训练样本的前提下,也能获得更为准确的诊断结果。     

基于最小二乘支持向量机的机车轴承故障诊断

针对神经网络故障诊断存在的诸多问题,提出了基于最小二乘支持向量机的机车轴承故障诊断方法。采用最小二乘支持向量机方法建立多类故障分类器,对输入的特征向量信息进行分类,完成故障诊断功能。仿真证明了最小二乘支持向量机在小样本情况下比神经网络具有更强的泛化能力,用于故障诊断时在识别准确率和抗干扰能力方面有明显的优势。     

基于最小二乘支持向量机控制器的研究

阐述了支持向量机与最小二乘支持向量机的特点,设计了基于最小二乘支持向量机的控制器,该控制器构成的系统学习与泛化能力强、抗干扰效果好,并利用垃圾焚烧炉的估计模型进行了仿真.仿真结果表明,该方法抗干扰效果好,适应性强.     

基于小波包分析和支持向量机的水电机组振动故障诊断研究

提出了一种利用小波包分析提取水电机组的振动故障特征和基于支持向量机的水电机组振动故障诊断方法。以二值分类为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器。先对水电机组的振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使分类器能够建立频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的,并以水电机组振动多故障分类为例,进行了应用检验。结果表明,与常规方法相比,该方法简单有效、并具有很好的分类能力和良好的鲁棒性,可以满足在线故障诊断的要求,适合水电机组振动故障的诊断。该方法为水电机组故障诊断向智能化发展提供了新的途径。     

基于鲁棒最小二乘支持向量机的电机振动故障诊断

对时序数据建模与辨识技术进行了分析，提出了使用鲁棒最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法建立自回归移动平均(ARMA)时序预测模型。该模型是在LS-SVM的约束条件中考虑了鲁棒特性和时序模型参数，使之在求解的过程中对孤立点与噪声不敏感，并且能准确地辨识时序模型参数。考虑到电机振动故障诊断的输入输出数据集间存在着复杂非线性时序上的关系，通过用基于鲁棒LS-SVM的ARMA模型预报电机的振动值，从而预测电机振动故障。实验表明该模型在对非线性时间序列预测精度和稳定性上具有明显的优越性，为确保电机正常运行创造了良好条件。     

基于小波神经网络的水电机组振动故障诊断研究

提出应用频谱法和小波神经网络对水电机组的振动故障进行诊断。在对水电机组振动信号进行频谱分析后,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使构造的小波神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型之间的映射关系,从而达到故障诊断的目的。诊断结果表明,与常规神经网络诊断方法相比,频谱分析与这种小波神经网络相结合的方法进行故障诊断简单有效、并具有诊断速度快和泛化能力强等优点。     

信息融合技术在水轮发电机组故障诊断中的应用

本文讨论了水轮发电机组故障征兆的特征选择与提取。基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的神经网络证据融合故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果应用DempsterShafer证据理论进行决策融合。诊断实例表明,经过多故障特征信息融合,诊断结论的可信度明显提高,可以有效提高确诊率。     

新型的RBF神经网络在水轮发电机组故障诊断中的应用

本文应用免疫遗传系统的调节原理对RBF神经网络隐层中心数量和位置的进行选择,同时采用递推最小二乘法来确定网络输出层的权值,从而建立了一种新型的RBF神经网络模型,并将该模型应用于水轮机发电机组的故障诊断.诊断结果表明,该模型收敛速度快,精度高并有较好的泛化能力,为水轮发电机组状态监测及故障诊断提供了一种新途径.     

基于最小最大核K均值聚类算法的水电机组 振动故障诊断

基于聚类分析的故障诊断方法能够按照故障样本之间的相似性无监督地将同类故障聚为一簇,当前已成为一类有效的故障诊断策略。为解决传统聚类算法受初始聚类中心的影响,易陷入局部最优解的问题,提出一种最小最大核K均值聚类方法。该方法在聚类过程中为簇内方差赋以与其大小成正比的自动修正的权重,并引入核函数技术以处理低维输入空间的线性不可分问题,大大提高了聚类的精确性。在标准数据上将所提方法与标准K-means及K-means++比较,显示了所提算法的有效性和优越性。基于这一聚类方法提出了一种具有自学习能力的故障诊断模型。     

基于最小最大核K均值聚类算法的水电机组振动故障诊断

基于聚类分析的故障诊断方法能够按照故障样本之间的相似性无监督地将同类故障聚为一簇,当前已成为一类有效的故障诊断策略。为解决传统聚类算法受初始聚类中心的影响,易陷入局部最优解的问题,提出一种最小最大核K均值聚类方法。该方法在聚类过程中为簇内方差赋以与其大小成正比的自动修正的权重,并引入核函数技术以处理低维输入空间的线性不可分问题,大大提高了聚类的精确性。在标准数据上将所提方法与标准K-means及K-means++比较,显示了所提算法的有效性和优越性。基于这一聚类方法提出了一种具有自学习能力的故障诊断模型。将该诊断模型应用于水电机组振动故障诊断,实例验证了模型的可行性。     

基于CL3-AMW与LTSA的水电机组振动故障特征提取研究

水电机组结构复杂,运行环境恶劣,其运行状态受水、机、电多因素耦合影响,使得传统特征提取方法所得特征敏感性差。针对此问题,提出了基于CL3自适应多小波(CL3 adaptive multiwavelets,CL3-AMW)与局部切空间排列(local tangent space alignment,LTSA)的水电机组振动故障特征提取方法。该方法根据水电机组振动信号特点,对信号处理方法进行自适应改变,通过高维振动故障特征集的自适应构建、特征选择和特征融合三个方面提高水电机组振动故障特征敏感性。利用该方法进行特征提取实验,结果表明,与其他方法相比,所提出的方法能够提高故障特征参数敏感性,为准确识别机组振动故障奠定基础。     

基于多传感器信息融合和神经网络的汽轮机故障诊断研究

针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题,提出了基于D-S证据理论的多传感器信息融合技术与BP神经网络相结合的方法,实现对汽轮机的机械故障诊断.由多个传感器采集振动信号,分别经小波变换特征提取后获得故障特征值,再经BP神经网络进行故障局部诊断,得到相应传感器对故障类型的基本可信任分配函数值,即获得彼此独立的多个证据,然后运用D-S证据理论对各证据进行融合,最终完成对汽轮机机械故障的准确诊断.实验结果表明,该方法克服了单个传感器的局限性和不确定性,是一种有效的故障诊断方法.     

基于数据融合的滚动轴承故障诊断研究

信息融合方法应用到滚动轴承故障诊断之中,能有效地利用传感器资源最大限度地获取旋转机械中有关被测对象的状态信息.以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征,通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别,经过一定的信息融合分析处理,能够较为准确地识别设备的故障.     

基于虚拟仪器和信息融合的检测诊断系统

本文主要介绍了一种基于虚拟仪器和信息融合的滚动轴承检测诊断系统,该系统硬件部分采用高性能的数据采集卡进行实时数据采集,软件部分包括虚拟测试子系统和故障诊断子系统2部分.虚拟测试子系统主要是实现轴承状态监测和报警功能,以及在线采集和显示信号、读取和存储数据、计算故障特征参数等功能.利用神经网络信息融合技术处理故障信号并进一步确定故障发生的位置、类型及严重程度.本文设计了单子融合神经网络和集成融合神经网络,实现了故障的精确诊断及故障发展趋势的有效预测.     

基于粗糙集理论和信息融合的变电站故障诊断方法

由于变电站故障诊断信息中含有大量不确定、噪声数据，提出了利用粗糙集理论对大量的诊断征兆信息进行分类，从而获得简约的规则。然后从单个决策表中获得多个简约的决策规则集，再利用信息融合来综合这些简约的规则集进行故障的诊断，从而提高诊断的效率和准确性。从最后仿真比较的结果中可以看出该方法对含有噪声的数据也能获得较好的诊断准确率。