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.     

基于支持向量机的故障诊断方法

提出了基于支持向量机的故障诊断方法和步骤。诊断实例表明,与神经网络故障诊断方法相比,诊断小样本分析的支持向量机故障诊断方法具有分类能力强、推广能力好的特点。     

基于改进支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机训练时间长、分类速度慢、故障诊断率不高等问题,引入模糊算法对支持向量机进行优化.先利用模糊C均值求得样本中心,再利用支持向量机中的二分类法对故障进行准确定位,达到诊断的目的.仿真结果表明,相比于支持向量机、BP神经网络和改良三比值法,改进后的支持向量机的故障诊断准确率最高.     

基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型．该模型利用遗传编程对传统的时域指标进行特征选择和提取，得到更能反映信号本质的特征，与其他特征组合后作为识别特征输入多类支持向量机，实现了对机器不同类型故障的识别．实验结果表明，同传统时域指标相比，经过遗传编程选择和提取的特征对轴承的故障具有更好的识别能力，进而提高了多类支持向量机的分类准确性．     

基于人工蜂群算法的支持向量机优化

支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,针对该问题提出基于人工蜂群算法的支持向量机参数优选方法并将其应用于电机轴承的智能故障诊断.该方法采用分类错误率的倒数作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子与核函数参数进行优化.通过在多个标准数据集上的测试证明,与遗传算法等传统优化算法相比,人工蜂群...     

人工智能在故障诊断中的应用研究

针对神经网络存在的缺点和不足,主要分析神经网络和粗糙集、支持向量机、粒子群、小波相结合使用的方法.粗糙集和神经网络相结合用于故障诊断,可以通过粗糙集的知识约简功能大量消除训练样本中的冗余信息,减少神经网络的输入层节点,简化网络结构,缩短训练时间;基于神经网络和支持向量机的复合故障诊断技术不但可以进一步提高个体模型预测精度,而且可以使故障诊断模型始终处于最优识别状态;粒子群优化神经网络能够加快网络收敛速度,提高训练精度;小波神经网络能够很好地对故障进行分类,具有较高的识别精度.     

基于小波包能量谱及SVM算法的轴承故障检测

针对小波分析在故障诊断时的局限性,将小波分析和支持向量机算法相结合,提出基于小波包能量谱及支持向量机算法(SVM)的故障检测方法.该方法以振动信号小波包分解后各子频带的能量作为故障检测特征,利用SVM算法对轴承故障进行检测实验.结果表明:小波包能量谱能有效地反映轴承信号特征,并对故障进行检测.该方法同基于Lipschitz指数熵、单奇异点检测,以及小波包能量谱与神经网络相结合的故障检测方法进行比较,检测率均优于其他三种常用方法.     

基于特征熵和优化SVM的轴承故障诊断方法

为了对轴承的故障进行有效的识别,提出基于特征熵和优化支持向量机的轴承故障识别新方法.利用EMD分解信号提取分解信号的能量熵,由于这些熵值之间冗余信息较为严重,因此选用主成分分析对这些熵信息进行约简,提取最有效的特征信息,作为支持向量机模型的输入.通过粒子群优化选取最优决策树构造最佳的支持向量机分类模型进行状态的识别和判定,提高了分类的精确度.通过一个滚动轴承的实例说明方法的有效性和准确性.     

小波支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用

为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持向量机分类器的性能.与基于RBF核函数的支持向量机的分类结果进行对比表明,小波支持向量机具有更高的分类正确率.     

基于支持向量机的风电偏航回转支承故障诊断

针对风电回转支承故障样本少、信号微弱且不易提取的特点,提出一种基于小波能谱和支持向量机相结合的故障诊断方法。采用加速度信号的小波能谱与温度、扭矩信号组合构成特征向量,用支持向量机对正常、单个螺栓断裂、多个螺栓断裂3种状态进行分类识别,结果分类准确率都达到100%。样本不变,采用BP神经网络方法分类的准确率分别为84%、92%和80%。结果表明,支持向量机方法比BP神经网络更适用于风电回转支承的故障诊断。     

基于GM-ELM的有杆泵抽油井故障诊断

为了解决有杆泵抽油井故障诊断问题,提出了基于灰度矩阵极限学习机(gray matrix-extreme learning machine,GM-ELM)故障诊断方法.首先用灰度矩阵对有杆泵抽油井进行故障特征提取;然后用数理统计的方法建立灰度矩阵的特征向量,将故障特征向量作为故障诊断模型的输入值;最后建立GM-ELM模型对有杆泵抽油井故障进行诊断.仿真结果表明该方法与GRNN(general regression neural network)方法、LS-SVM(least squares support vector machine)方法、BPNN(back propagation neural network)方法相比具有更高的故障诊断准确率.     

基于粒子群蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

Support vector machine based on chaos particle swarm optimization for fault diagnosis of rotating machine

The performance of the support vector machine models depends on a proper setting of its parameters to a great extent.A novel method of searching the optimal parameters of support vector machine based on chaos particle swarm optimization is proposed.A multi-fault classification model based on SVM optimized by chaos particle swarm optimization is established and applied to the fault diagnosis of rotating machines.The results show that the proposed fault classification model outperforms the neural network trai...     

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。     

Support vector machine based on chaos particle swarm optimization for fault diagnosis of rotating machine

The performance of the support vector machine models depends on a proper setting of its parameters to a great extent. A novel method of searching the optimal parameters of support vector machine based on chaos particle swarm optimization is proposed. A multifault classification model based on SVM optimized by chaos particle swarm optimization is established and applied to the fault diagnosis of rotating machines. The results show that the proposed fault classification model outperforms the neural network trained by chaos particle swarm optimization and least squares support vector machine, and the precision and reliability of the fault classification results can meet the requirement of practical application. It indicates that chaos particle swarm optimization is a suitable method for searching the optimal parameters of support vector machine.     

改进PSO优化SVM的滚动轴承故障诊断

提出一种基于改进粒子群算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.首先分析基本粒子群算法的不足及其关键参数,提出多方面改进的粒子群算法,利用10种基准测试函数对比多种粒子群算法,证明该改进算法的优势.然后结合支持向量机,建立滚动轴承故障诊断模型,并提取滚动轴承振动信号的时域、频域、小波包节点能量和CEEMDAN分量排列熵四种特征,构成单一特征和组合特征作为诊断模型的输入特征向量.最后利用凯斯西储大学滚动轴承数据进行验证,并与网格算法、遗传算法和多种不同粒子群算法进行对比.试验证明,本改进粒子群算法优化支持向量机模型在滚动轴承故障诊断中更具优势.     

基于改进EEMD的卷积神经网络滚动轴承故障诊断

集合经验模态分解(EEMD,ensemble empirical mode decomposition)对信号进行分解,得到的模态函数(IMF,Intrinsic model function)在2端点存在严重的发散现象,如果将分解结果直接应用到故障诊断系统中,会导致诊断的准确率下降。首先将支持向量机(SVM,support vector machine)和EEMD算法结合进行信号分解,并利用仿真信号进行可靠性分析;其次对SVM(support rector machine)-EEMD分解的分量进行选择后再分解并构建能量向量,最后和卷积神经网络结合,构建滚动轴承故障诊断模型并通过实验验证。结果表明,改进EEMD算法可以有效缓解端点发散问题,构建的故障诊断模型提高了故障诊断精度。     

基于奇异值分解和深度信度网络多分类器的滚动轴承故障诊断方法

提出一种基于奇异值分解(SVD)和深度信度网络(DBN)多分类器的滚动轴承故障诊断方法.对滚动轴承的振动信号进行相空间重构,得到相应的特征矩阵;对特征矩阵进行SVD分解,并用所得整个奇异值序列构造特征向量,建立DBN多分类器模型,以实现滚动轴承的故障诊断;同时,将所提出的方法与DBN、反向传播神经网络、支持向量机等算法进行对比.结果表明,所提出的方法能够更加稳定、可靠地识别滚动轴承的故障类型和故障程度.     

基于网格搜索与支持向量机的轴承故障诊断

针对轴承故障诊断问题,提出一种基于相关度分析与网格搜索算法(GS)优化支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。采用GS算法对SVM的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优,以此建立分类器用于识别轴承故障类型。在模型建立方面巧妙地加入了分层的思想,通过相关度分析之后采用多层GS-SVM模型使轴承的故障诊断准确率相对于近年来的研究得到了明显的提升。最后,采用凯斯西储大学轴承数据中心的滚动轴承故障数据进行了分类识别实验。实验表明,研究提出的轴承故障诊断方法在直接作用于原信号的基础上不仅能够有效的识别轴承正常状态、内圈故障、外圈故障以及滚珠故障,而且还对每一类故障的严重程度有很好的区分,提高了故障类样本的诊断正确率,具有较强的实用性。     

改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,本文对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单,预测精度高,收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。本文结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据带入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。