岩体力学参数反演的模拟退火支持向量机方法

针对支持向量机在参数(包括核函数及其参数)确定方面的问题,利用其在处理小样本、高维数、非线性等问题的优良特性,及模拟退火算法的全局优化能力,提出了基于模拟退火算法的支持向量机方法,将该方法引入到岩土工程问题中,形成岩土体参数识别的模拟退火支持向量机方法,并通过算例说明了该方法的可靠性.     

滚动轴承故障程度识别

针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法.深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包能量法提取状态特征,使用新型二叉树支持向量机的多类分类算法.实验结果表明采用小波包提取状态特征和支持向量机可以滚动轴承故障程度识别,模型的学习、泛化能力强.     

一种组合导航系统故障检测算法

在研究组合导航系统常用故障检测方法的基础上,将两种χ2故障检验法的检验量相结合,提出了一种针对组合导航系统的二叉树模糊支持向量机故障检测算法.该算法综合应用了Kalman滤波器、二叉树支持向量机等理论,采用模糊因子有效地减弱了噪声样本数据对支持向量机训练结果的影响,采用二叉树支持向量机的多个支持向量机实现对组合导航系统的多级故障进行多级分类和故障检测.最后,针对MINS/GPS组合导航系统,进行了相关仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

基于小波包能量熵和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度识别准确率较低的问题,提出了将小波包能量熵、灰狼优化算法和支持向量机相结合的故障诊断方法.首先,将滚动轴承振动信号进行3层小波包分解,对第3层各频段小波包分解系数进行重构,提取各频段成分的能量熵构成故障特征向量;其次,利用灰狼优化算法实现支持向量机参数优化;最后,基于优化后的支持向量机分类模型完成对测试集滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度特征向量的识别诊断.实验结果表明,相比实验和文献中其他方法,该方法对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度具有更加突出的故障辨识能力.     

基于遗传算法优化的相关向量机的燃机涡轮叶片故障诊断

以遗传算法、相关向量机理论作为理论指导,采用基于遗传算法优化相关向量机算法对提取的特征向量进行故障分类,并通过与未优化的相关向量机、支持向量机、BP神经网络方法对比,结果发现通过遗传算法优化的相关向量机算法的故障分类正确率要高于相关向量机算法、支持向量机算法和BP神经网络的故障分类方法的正确率,仿真实验验证了优化后的算法在燃机涡轮叶片故障诊断中的优越性和可行性。     

基于PSO优化MK-TWSVM的风机齿轮箱故障诊断

为了提高风电机组齿轮箱故障诊断的准确率,提出一种基于粒子群算法优化混合核孪生支持向量机的风电机组齿轮箱故障诊断方法.首先,在传统支持向量机的基础上引入孪生支持向量机,提高算法运算速度;其次,提出一种新的混合核函数取代传统支持向量机中的单一核函数,并选用粒子群算法对上述核函数的参数进行寻优;最后,搭建风电机组齿轮箱试验平台,采集具体的齿轮箱故障试验数据进行验证.试验结果表明,对比其他方法,本文所提出方法在诊断风电机组齿轮箱故障方面具有更高的识别准确率,因此具有较强的实用性.     

基于改进粒子群优化支持向量机的水利闸门卡阻故障诊断

针对水利闸门卡阻故障诊断主要依赖专家经验、故障样本少且难以自动识别的特点,提出了一种基于改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的水利闸门卡阻故障诊断方法。该方法以闸门的开度值、左右两侧荷重值及上下游水位差作为输入向量,通过最小二乘支持向量机进行故障分类,通过改进粒子群算法对支持向量机的参数进行优化。并将建立的诊断模型制作成Labview子VI程序模块,嵌入到闸门调度监控软件中,实现了闸门卡阻故障的快速自动诊断。通过在淮洪新河某泄洪闸实地实验及应用表明,该诊断程序具有较高的诊断准确率和诊断效率。     

基于改进麻雀搜索算法与支持向量机的光纤陀螺故障诊断

针对光纤陀螺输出信号噪声成分复杂、故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法与支持向量机的光纤陀螺故障诊断方法.首先,对光纤陀螺正常信号和故障信号进行3层小波包分解以提取特征向量;其次,通过引入改进Logistic混沌映射和自适应t分布策略,加入边界探索和警戒解除机制,改进麻雀搜索算法并用于支持向量机参数寻优;最后,建立支持向量机模型进行光纤陀螺故障的识别和诊断.经实例分析,提出的方法可有效用于光纤陀螺故障诊断,与麻雀搜索算法、灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法和天牛须算法对比,可有效提高光纤陀螺故障诊断准确率.     

单形进化算法优化的SVM滚动轴承故障诊断

由于支持向量机的参数优化算法存在控制参数多、易陷入局部最优解的问题,提出了一种单形进化算法优化的支持向量机滚动轴承故障诊断方法.首先,单形进化算法利用全随机的方式建立粒子的单形邻域搜索算子以减少算法控制参数,建立粒子多角色态搜索策略以避免算法陷入局部最优解;然后,将单形进化算法应用于支持向量机的参数寻优,并用滚动轴承信号完成故障诊断;试验中,采用滚动轴承信号的集总经验模态分解的能量特征作为输入,进行算法的性能分析与测试.结果表明该算法可以有效地缓解粒子陷入局部最优解,且减少了控制参数,并能完成滚动轴承故障信号的诊断与识别.     

基于GAPSO-SVM的航空发动机典型故障诊断

针对遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法优化支持向量机（SVM）存在容易陷入局部最优解、诊断精度相对较低、鲁棒性较差的问题,提出了一种结合GA、PSO、模拟退火算法的GAPSO优化算法,利用这种算法对SVM的参数进行了优化,优化后的算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.通过对航空发动机典型故障的诊断研究表明,该方法不仅能够取得良好的分类效果,诊断精度高于BP神经网络、自组织神经网络、标准SVM、GA-SVM,而且有较好的鲁棒性,更适合在故障诊断中应用.     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

基于SVM多类分类算法的模拟电路软故障诊断

给出了基于支持向量机(SVM)1-v-1和决策导向无环图(decision directed acyclic graph,DDAG)多类分类算法的模拟电路软故障诊断新方法.DDAG是在1-v-1算法基础上构建的新的学习架构,在对多个SVM子分类器进行组合的过程中,引入了图论中有向无环图的思想.比较了采用不同核函数时支持向量机的分类结果.实验结果表明采用DDAG支持向量机(DAGSVM))多类分类算法时,诊断准确率为99%.因此,DAGSVM算法具有较高的诊断准确率.     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

基于混沌粒子群的SVM参数优化算法

支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.     

SVM与PSO相结合的电机轴承故障诊断

针对电机轴承故障问题,提出一种基于支持向量机(SVM,support vector machine)与粒子群优化(PSO,particle swarm optimization)相结合的电机轴承故障诊断方法。结合振动信号的时域与小波包能量特征,使表征振动信号的特征具有较好的可靠性和敏感性,提高了故障的诊断准确率。采用PSO算法对SVM的惩罚参数和径向基核函数参数进行寻优,并与其它参数寻优算法进行比较分析。实验表明,研究提出的轴承故障诊断方法不仅对电机轴承的外圈故障、内圈故障和滚珠故障有很好的识别效果,而且还对每一类故障的严重程度有较好的区分,具有较强的实用性。     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对支持向量机(support vector machine,SVM)的分类性能受自身参数选择影响较大的问题,提出了基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化SVM的故障诊断方法.利用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚参数(C)与核参数(g)进行优化,并构建SSA-SVM滚动轴承故障诊断模型.结果表明:对于滚动轴承的常见故障,SSA-SVM诊断模型的测试正确率为96.67％,比传统的遗传算法(genetic algorithm,GA)-SVM和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-SVM诊断模型分别提高3.34％和1.67％,且收敛速度更快,可有效应用于故障诊断.     

基于Gridsearch-SVM梯形区域极点分类的故障诊断

针对一类线性定常系统,基于梯形区域极点配置,给出了执行器部件故障诊断的一种方法。首先,利用极点观测器,通过测量系统的状态,得到极点的动态信息;其次,根据模拟各通道执行器故障,实时采集闭环系统的极点信息,形成极点分类数据库;最后,利用支持向量机算法（Support Vector Machine,SVM）根据不同通道发生故障时极点所处位置不同,设计极点分类器,对极点进行分类,实现对系统的故障诊断。针对SVM中惩罚因子和核宽度系数需要依靠先验知识的缺陷,采用Grid search优化其参数,缩小寻优范围。仿真结果表明设计方案的可行性以及故障诊断的有效性。     

相空间重构与差分进化算法-烟花算法-支持向量机结合的高压开关机械故障诊断方法

振动信号特征识别是一种有效地非侵入式高压开关机械故障诊断方法。提出采用互补集合经验模态分解(CEEMD)结合相空间重构提取有效特征,输入到差分进化算法(DE)和烟花算法(FWA)优化支持向量机(SVM)核函数参数的分类器,实现DE-FWA-SVM对机械故障诊断的准确识别。首先,通过CEEMD将振动信号分解成一系列固有模态函数(IMF),对相关系数较大的IMF分量进行相空间重构,提取表征混合特征的最大李雅普诺夫指数和关联维数构造特征向量;引入DE算法优化FWA算法的求解精度和收敛速度,再以DE-FWA对SVM参数寻优,解决SVM参数选择敏感问题;最后根据模拟四种典工况进行试验分析,结果表明:该振动提取方法能准确提取特征,DE-FWA-SVM表现出更优分类性能。