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改进粒子群算法优化的支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对惩罚因子C和核参数g选择不当造成支持向量机(SVM)分类效果不理想的问题,在基本粒子群(PSO)算法基础上引入动态惯性权重、全局邻域搜索、种群收缩因子、粒子变异概率等操作,提出了一种新的改进型粒子群(IPSO)算法优化SVM参数的分类器。采用Libsvm工具箱中的公共数据集BreastTissue,Heart和Wine来测试其分类效果,结果表明IPSO-SVM分类器在预测精度和分类时间上明显优于SVM和PSO-SVM分类器。然后将其应用于滚动轴承的二分类问题和多分类问题的故障诊断中,仿真实验证明IPSOSVM分类器能显著提高全局收敛能力和收敛速度,可得到理想的分类结果。最后,用IPSO-SVM分类器对实际轴承进行故障诊断,结果验证了其拥有良好的分类稳定性,值得进一步在工程领域内推广。 相似文献
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针对滚动轴承存在故障提取信息冗余、非平稳突变故障预测效果不佳的问题,提出了一种基于t分布随机近邻嵌入算法(T SNE)和自适应加权支持向量回归(AW-SVR)相结合的滚动轴承退化状态预测方法.该方法首先提取了滚动轴承的时域和频域指标,组成原始特征向量;然后通过T_SNE算法进行特征降维,获得二维退化特征集,并利用相对均... 相似文献
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由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 相似文献
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针对传统LSTM方法不能合理利用在线数据的问题,提出了参数实时更新的改进LSTM方法并建立了有效的退化趋势预测模型.首先,依据获取的历史资料离线生成LSTM预测模型;然后,在采集在线观测数据时用已有模型前向计算方式得到预测值;最后,将新增的观测数据做为前一个采样阶段时刻的真实值,将预测值与真实值之间的偏差累积到一个整体... 相似文献
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ProfileMaker Pro软件组包括了ColorPicker、MeasureTool、ProfileEditor和ProfileMaker四个基本软件模块,其中ProfileEditor的主要功能是编辑已经制作好的ICC文件。该模块中的Profile Info和Gamut View功能(如图1)可用来进行设备色域分析和专色位置分析,对检查已制作完成的ICC文件是否可以应用于实际生产,和判断选定设备是否可用于特定专色的再现有一定的指导意义。利用Profile Info功能可检查特定设备的ICC文件所反映的设备色域;利用Gamut View功能可以在软件界面中全面观察分析某个ICC文件所反映的设备色域情况,同时还能查看专色在选定设备色域的位置情况。下面,笔者将以ProfileMaker Professional 5.0.10为例,针对这两个功能在印刷色彩管理中的应用作具体介绍。 相似文献
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吕明珠 《中国新技术新产品》2009,(21):228-228
人力资源是最有潜力的资源,国有企业只有突破传统管理模式,构建新的有效机制,最大限度地发挥劳动者的积极性和创造性,才能形成持续发展的竞争力。本文阐述了国企人力资源管理现状和管理模式的设计。 相似文献
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