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.     

基于双谱和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承信号的非线性、非高斯性,提出了一种基于双谱和纠错编码支持向量机（error-correcting output codes support vector machine,ECOC-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。使用故障轴承振动信号双谱特征构造特征向量,在SVM的训练过程中,使用微粒群算法（particleswarm optimization,PSO）对支持向量机的参数进行优化。实验结果表明该方法能获得较高分类准确率。     

一种基于概率盒-PSO-SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断的问题,提出了一种基于概率盒理论和粒子群优化支持向量机的故障诊断新方法.在分析故障信号的概率统计特性基础上,利用概率盒直接建模方法获得概率盒,利用证据理论实现了概率盒的融合.不同故障状态下的概率盒特征也不同,采用不同的累积不确定性测量方法提取了概率盒的特征,并构建出用于模式识别的特征向量集,将特征集代入利用粒子群算法优化后的支持向量机中实现故障诊断.通过对滚动轴承振动信号的实验测试与对比分析表明:该方法可以实现对滚动轴承准确的诊断,与传统特征提取方法对比,证明了方法的有效性.     

基于多维特征量的航空串联故障电弧检测

航空交流系统工作环境复杂、故障电弧检测可靠性要求较高,而单一特征的检测方法适应能力相对较差。开展了航空交流电源条件下串联型故障电弧模拟试验,分别对电源频率为360 Hz、400 Hz、450 Hz时的线性负载线路电流进行数据采集。根据电弧电流的特点,提出了一种融合波形畸变特征、间谐波特征和能量分布不确定性特征的多维特征量检测方法。引入支持向量机和粒子群优化算法进行参数寻优,用训练得到的分类模型对测试集进行分类预测。结果表明,该串联故障电弧分类模型最高分类准确率可达到98.83%。     

基于合成核支持向量机的风力发电机故障诊断

采用合成核函数构造支持向量机模型,运用粒子群优化算法（PSO）对模型参数进行参数寻优,利用UCI数据集的数据进行分类验证.与单核SVM相比,该方法具有更好的分类能力和运算速度.将合成核SVM应用到风机齿轮箱的故障诊断中,取得了良好的效果.     

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.     

基于MPSO-SVM的扇形区域故障诊断研究

针对一类线性定常系统,基于扇形区域,研究了执行器单一部件故障诊断与可靠控制的问题.首先,对于文中极点信息难于获取的问题,给出全维状态观测器的设计方案,实现对极点信息的实时观测.同时为解决支持向量机在故障诊断中选取参数易受主观先验知识影响的缺陷,提出用MPSO-SVM(Modify Particle swarm opti...     

基于ESVR信息融合的航空发动机故障诊断研究

提出了一种基于进化支持向量回归机(ESVR)融合的航空发动机故障诊断技术,整合基于模型的卡尔曼滤波器和基于数据的神经网络两种算法对故障诊断的优势,实现了对航空发动机气路部件异常监测,以及故障的定量诊断.解决了发动机模型精度有限和各种故障模式的传感器测量参数有限情况下的气路部件故障诊断精度差、效率低,且容易发生误诊的问题.以某型双轴涡扇发动机典型气路部件故障诊断为例,验证了基于ESVR信息融合的故障诊断技术的有效性.     

基于自适应变异SAPSO-LSSVM的轨道电路故障诊断

针对传统无绝缘轨道电路故障诊断精度不高与诊断结果不稳定的问题,提出一种将模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法和粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)相结合的方法,并用其进行故障诊断.借鉴遗传算法(Genetic Algorithm,GA)中的变异思想,在SA算法中引入简单变异算子,提出动态自适应变异SAPSO算法,以克服传统粒子群算法易陷入局部最优的问题.利用自适应变异SAPSO算法对改进LSSVM核函数的惩罚因子和核函数参数进行优化,避免故障诊断结果不稳定.最后通过仿真将本文算法与近几年比较先进的几种算法进行对比.仿真结果表明:本文算法对无绝缘轨道电路的故障诊断准确率更高、诊断结果更稳定.     

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.     

支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

利用支持向量机的学习方法，构建了电力变压器故障诊断模型．该模型将变压器故障分为放电性和过热性两大类，通过统计分析寻求特征量区分类间的故障类型，采用支持向量机识别类内的故障类型，利用基于交叉验证的网格搜索法来确定支持向量机的参数．考虑到变压器油中溶解气体特征空间的紧致性原理，利用模糊C均值聚类算法对所获取的样本进行预选取，有效地解决了确定模型参数时耗时巨大的问题，并一定程度提高了模型的推广能力．实例验证表明，该模型在有限样本情况下，能达到较高的变压器故障判断率，放电性故障样本正确判断率为90．5％，过热性故障样本正确判断率为85．9％，说明该模型具有很好的分类效果和推广能力．     

改进的M-ary支持向量机模型及其在变压器故障诊断中的应用

使用M-ary支持向量机进行基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断研究.分析结果表明,M-ary支持向量机算法简单,与一对一支持向量机的诊断精度可以比拟.在此基础上,还对常用的M-ary支持向量机模型进行了改进,将各二类分类器的输出计算值直接使用另一支持向量机进行组合,可以更好地反映各分类器之间的非线性关系,从而使新模型具有更高的分类精度.变压器的应用实例证明了改进方法的有效性和优越性.     

基于支持向量机的机械故障诊断方法研究

针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题，提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法，介绍了该方法的原理和算法，并利用模拟故障数据建立了多故障分类器。这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障分类器，不必进行信号预处理以提取特征量，便可实现多故障的识别和诊断。测试结果表明，当数据样本中含有26％的噪声时，故障分类器仍然能正确分类多种故障。这种诊断方法具有算法简单、可对故障在张分类和故障分类能力强的优点。     

模拟电路故障诊断的最小二乘支持向量机方法研究

介绍模拟电路故障诊断的现状及特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断新方法.该方法可以对模拟电路有效地进行故障诊断,有较高的诊断效率.     

Research on Gear-box Fault Diagnosis Method Based on Adjusting-learning-rate PSO Neural Network

Based on the research of Particle Swarm Optimization （PSO） learning rate, two learning rates are changed linearly with velocity-formula evolving in order to adjust the proportion of social part and cognitional part; then the methods are applied to BP neural network training, the convergence rate is heavily accelerated and locally optional solution is avoided. According to actual data of two levels compound-box in vibration lab, signals are analyzed and their characteristic values are abstracted. By applying the trained BP neural networks to compound-box fault diagnosis, it is indicated that the methods are sound effective.     

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。     

遗传支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

针对支持向量机中的参数通常靠交叉试验来确定的状况,提出了遗传支持向量机,即使用遗传算法来优化支持向量机中的参数,并将之进一步应用在基于溶解气体分析的变压器故障诊断中.以变压器油中5种主要特征气体作为支持向量机的输入,以7种变压器状态作为相应的输出,选用径向基核,使用遗传算法得到优化参数,充分发挥了支持向量机具有较高泛化能力的优势.实验表明,本文方法能够在较大范围内准确地找到相应的优化参数,并能有效地进行变压器的故障诊断.