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【目的】为解决地铁运行时因列车门噪声过大而导致故障诊断难的问题,以列车门为研究对象,提出一种基于改进麻雀搜索(SSA)算法的变分模态分解(VMD)振动信号降噪法,并通过支持向量机来对故障进行诊断。【方法】首先,利用Hénon混沌映射来初始化种群,将非线性权重因子引入群体行为阶段,并通过Levy飞行策略及柯西变异对位置进行更新。其次,通过改进的麻雀搜索算法对变分模态分解算法中的惩罚因子α和模态分解数K进行全局寻优,确定参数分解并重构,得到降噪信号。最后,使用主成分分析法(PCA)来提取特征,并利用支持向量机(SVM)来诊断故障。【结果】试验结果表明,该方法对振动信号的降噪效果明显,故障诊断准确率达91%,验证了该方法的有效性。【结论】该方法能有效克服传统VMD去噪参数难以选取的问题,对列车门故障诊断研究具有一定的参考价值。 相似文献
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李生荣 《湘潭大学自然科学学报》2010,32(2):93-97
应用最小二乘支持向量机对44种醇类酯类化合物的正辛醇-水分配系数进行了研究.取34种醇类酯类化合物构建训练集,10种醇类酯类化合物作为预测集.对训练建立数学模型,对预测集模拟,发现支持向量机模型泛化能力较好. 相似文献
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数字水印技术是信息隐藏的一个重要方向,传统的数字水印技术对一般攻击的防御能力较强,但几何形变攻击的数字水印在提取时仍然有难度,提出一种基于最小二乘法支持向量机和模板匹配修正的数字水印技术.首先,用分块离散余弦变换进行水印嵌入,然后利用训练后的最小二乘法支持向量机粗修正几何形变参数,针对存在的误差采用模板匹配方法进行精细修正.实验证明的算法不仅可以抵抗传统的攻击比如:噪声、滤波和裁剪,在抵抗几何形变时鲁棒性更好. 相似文献
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为提高滑坡变形预测精度,先以支持向量机为基础,采用试算法和粒子群算法优化其模型参数,构建了优化支持向量机模型,实现了滑坡变形预测;其次,再利用Spearman秩次检验法来判断滑坡的变形趋势,并通过变形趋势判断来佐证预测模型的准确性。实例研究表明:试算法和粒子群算法能有效克服支持向量机在参数设定过程中的主观性,得到优化支持向量机不仅具有较高的预测精度,还具有很好的滚动预测能力。同时,Spearman秩次检验能有效判断滑坡的变形趋势,且AR(1)模型可有效剔除原始变形序列的相关性,经去相关性处理后,相应变形序列的Spearman秩次系数会不同程度的减小,得出的判断结果趋于保守;对比变形预测结果与趋势势判断结果,得出两者具有较好的一致性,验证了2种方法在滑坡变形规律研究中的适用性和有效性。 相似文献
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考虑一类二阶动力学系统的模型匹配问题。基于Jordan标准分解将二阶动力学系统的模型匹配问题转化为特征向量匹配问题,即设计一比例加微分控制律,使闭环系统的特征向量与目标系统的特征向量充分接近。利用二阶动力学系统的特征结构配置参数化结果,给出了匹配问题的最小二乘解及求解该匹配问题的算法。数值例子表明了该算法简单且有效。 相似文献
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基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术,并结合偏最小二乘回归(PLSR)与最小二乘支持向量机(LSSVM)两种化学计量学分析方法,进行城市土壤中Cr元素含量检测与分析.采集了城市周边的土壤样本,并得到各个样本的LIBS谱线.采用剔除异常光谱和数据归一化来减少实验误差和噪声.对比分析基于PLSR和LS-SVM,建立分析谱线区间与对应的重金属元素浓度之间的定量回归模型.检测与分析结果表明,LSSVM模型的预测性能优于PLSR模型. 相似文献
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为提高滤光片缺陷识别的精度,提出一种基于纹理特征和Hu不变矩的核极限学习机(KELM)滤光片缺陷识别算法。通过提取能量、熵、对比度和局部均匀性以及7阶Hu不变矩特征组成联合特征向量,将联合特征作为KELM的输入,滤光片缺陷类别作为KELM的输出,建立KELM的滤光片缺陷识别模型。通过KELM和极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)的对比发现,算法KELM具有更高的识别准确率,提高了滤光片缺陷识别的精度,同时为滤光片缺陷识别研究和应用提供了新的方法。 相似文献