基于核主元分析与支持向量机的监控诊断方法及其应用

为了及时反映密闭鼓风炉冶炼过程状态,实现对密闭鼓风炉炉况的监控与诊断,提出核主元分析和多支持向量机分类的相结合的过程监控与故障诊断方法.其原理是:首先,用核主元分析方法提取过程数据特征,建立核主元分析的监控模型;然后,将代表过程特征的核主元送入多支持向量机分类器中,利用"一对其余"算法对故障进行诊断与分类.实验结果表明,所提出的方法与传统的主元分析方法相比,整个样本集的可分性变大,分类正确率提高,能更准确地诊断炉子的各种故障,可有效地用于密闭鼓风炉冶炼过程的故障诊断.     

基于支持向量机的发动机故障诊断

针对发动机的故障特点,提出了一种基于主分量分析和支持向量机的发动机故障诊断方法.利用小波包对声级计采集到的解放CA141型汽车发动机声音信号进行特征提取,应用主分量分析方法在不损失有效信息的情况下,将原始特征向量中的冗余信息约简,在此基础上通过支持向量机对发动机故障进行分类.诊断结果表明,该方法在保证较高诊断精度的同时,可将支持向量机的训练时间缩短1/3,从而提高了故障诊断效率.     

基于主元分析与支持向量机的制冷系统故障诊断方法

利用主元分析(PCA)法提取制冷系统特征向量,对典型人工智能方法所建故障诊断模型的性能进行理论研究与应用分析,确定了以支持向量机(SVM)算法为基础的故障诊断模型;针对SVM直接解决多种分类问题的困难,分析了3种多类SVM算法,确定了基于“一对其他（One vs others）”多类SVM算法的故障诊断模型,并提出基于PCA与SVM组合的PCA SVM故障诊断模型,同时,利用实验数据加以验证.结果表明：PCA SVM模型可将16个原始变量转化为相互独立的主元,并可提取前4个主元用于故障诊断而将正常与故障的模式分离,对故障的诊断率不低于98.57%,优于单纯SVM模型,且PCA SVM模型的训练速度比SVM模型快约130~350倍;PCA SVM模型对小样本的处理能力优于BP神经网络模型,其诊断正确率较高,训练耗时较少（约1/240）.     

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.     

基于多重核学习支持向量机的歼击机故障诊断

为了提高歼击机故障诊断的准确性与实时性，提出一种基于决策树型组合策略的多重核学习支持向量机诊断方法，决策树型组合策略利用树结构解决多分类问题，而多重核学习支持向量机通过混合核空间，将线性约束下二次规划问题转化为二次约束下二次规划问题，实验结果表明：多重核学习支持向量机的诊断精度明显优于标准支持向量机，且支持向量的数目也较少，决策树型细合策略的引入可以提高歼击机故障诊断的诊断速度，基于决策树型组合策略的多重核学习支持向量机方法能够准确且快速地解决歼击机故障诊断问题。     

基于小波包和支持向量机的传感器故障诊断方法

针对自确认压力传感器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换和支持向量机的传感器故障诊断方法。该方法对传感器输出信号进行三层小波包分解,提取各个节点的小波包系数,对每个节点的小波包系数通过一定的削减算法增强故障特征,然后利用重构的时域信号计算各个节点的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型。对自确认压力传感器、温度和流量传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效地应用于传感器的故障诊断中。     

核PCA支持向量机算法研究

在核函数基础上,提出了一种融合支持向量机和核主元分析的核PCA支持向量机综合集成分类方法,给出了算法实现步骤。仿真实验表明了该算法具有很好的分类性能,特别适合于消除噪声情形的模式识别问题。     

基于小波-支持向量机的齿轮故障诊断研究

针对齿轮工作状态的识别与智能故障诊断问题,提出了应用小波与支持向量机相结合进行齿轮智能故障诊断的方法.将齿轮不同工作状态下的振动信号经小波包分解后的频带能量作为特征向量,并以此作为训练样本对多个支持向量机构成的齿轮多故障分类器进行训练,进而实现对齿轮的智能诊断.通过对提升机齿轮的故障诊断研究表明,小波包与支持向量机相融合的故障诊断与识别技术发挥了两者的优点,是提取机械故障特征进行设备状态自动识别的有效方法.     

基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别

为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.     

基于小波包和支持向量机的逆变器故障诊断

针对逆变器功率元件经常出现的开路故障,提出一种基于小波包分解和支持向量机的故障诊断方法。利用小波包对逆变器输入电流进行分解,获得电流信号的各层细节系数、能量以及偏移量。对分解得来的参数进行相应的归一化处理,得到逆变器功率开关元件不同故障状态下的故障特征。将其各自作为多分类支持向量机的输入量来训练多分类支持向量机。通过模拟实验证明,该方法在诊断和定位故障上具有较高精度和效率。     

基于主成分分析和支持向量机的区域降水预测应用研究

将主成分分析和支持向量机回归相结合, 以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象, 进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析, 得到主成分数据序列; 其次, 根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机, 并利用遗传算法优化参数; 最后, 输入支持向量机所需数据, 得到主成分预测结果, 建立广西日降水预报模型. 实例计算结果表明, 支持向量机回归模型比逐步回归模型有更好的预测能力.     

Combination Method of Principal Component Analysis and Support Vector Machine for On-line Process Monitoring and Fault Diagnosis

IntroductionOn-line process monitoring and fault diagnosis are keyfactor to ensure product quality and operation safety .Inlastdecade research, the approach of fault detection anddiagnosis could be classified into three categories[1 ,2]:methods based on causal models , methods based onknowledge and methods based on multivariate statistics .Forthe model method ,it is difficult toidentify model parametersand esti mate model states , especially for complex chemicalprocess ; whereas for knowledge …     

支持向量机的刀具磨损状态监测

为了监测刀具磨损状态,建立了一个基于功率传感器的刀具磨损状态监测系统.提出了一种基于主成分分析(PCA)与C-支持向量机(C-SVM)相结合的刀具磨损状态监测模型.通过功率传感器采集切削过程中的电流和功率信号,采用PCA对采集的参数进行特征提取,选择对刀具磨损状态影响最大的主成分作为C-SVM的输入样本,实现对刀具磨损状态的准确识别.通过数控车床切削实验表明,即使在较少的样本条件下,该方法仍然有效,并与反向传播(BP)神经网络进行了性能比较.     

基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法

基于支持向量机（SVM）在处理小样本，高维数及泛化性能等强方面的优势，提出了一种基于主元分析（PCA）与SVM的人脸识别方法，利用PCA方法对人脸图像进行特征提取，再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别，剑桥ORL的人极数据库的仿真结构验证了本算法是有效的。     

基于支持向量机与主成分相结合的网页分类器

文章提出了一个新的新闻网页分类方法(WPCM),采用主成分(PCA)和熵值相结合的特征选取支持向量机(SVM)的分类方法.首先把网页用特征项权重予以表示,使用主成分方法抽取最相关的一些特征,然后从每一类中选择在该类具有代表性的词并计算这些词的熵,把两种方法提取的特征合并之后作为支持向量机分类器的输入,实验结果显示,该网页分类方法在体育类新闻中取得了良好的效果。     

基于改进核主元分析的故障检测

针对电主轴系统特点,提出基于改进核主元分析(KPCA)的故障检测方法,引入混合核函数的定义,将多项式核和径向基核的混合核方法与主元分析方法(PCA)相结合,解决采用单一核函数诊断故障时的高误诊率问题.首先对数据进行预处理,然后使用混合核函数对数据矩阵进行映射,映射到高维特征空间,使非线性数据变量变为线性数据变量,并使用PCA提取变量数据的高维空间相关特征确定主元个数,最后根据混合非线性主元特征计算出的T2和Q统计量,实现在线故障检测.该方法改进传统核函数的选取方法,充分考虑工业过程中的非线性,更精确地描述工业过程特性,可以准确、有效地检测出电主轴系统故障.对田纳西-伊斯曼(TE)过程以及电主轴系统的应用实例证明该方法的可行性.     

基于多特征融合与机器学习的井架钢结构智能诊断

为了解决复杂的井架钢结构损伤识别问题,创新的将时域多参数信息融合与机器学习结合起来,根据井架钢结构的加速度响应信号,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的井架钢结构损伤识别方法。首先利用加速度传感器提取在冲击载荷下井架钢结构加速度响应信号,进而获得其多个时域特征：脉冲因子、裕度因子和峭度;然后依据主成分分析法将以上特征进行融合,在保证尽可能多的信息被保留的情况下形成一个新的综合性特征;此时将该特征数据输入支持向量机模型进行损伤识别。利用以上理论进行仿真模拟计算和识别,同时利用ZJ70型井架钢结构实验室模型进行试验分析。结果表明：利用该方法识别井架钢结构单一或多处损伤准确率较高,并且简单易行耗时较少。     

基于主成分分析和球结构支持向量机的人耳识别方法

提出一种基于主成分分析和球结构支持向量机的人耳识别方法.首先将人耳从侧面人脸中提取出来,然后采用主成分分析方法对人耳图像进行特征提取,最后采用球结构支持向量及对人耳图像进行训练和识别.与传统的多分类方法相比,该分类方法识别性能更高,这为非打扰式生物特征识别提供了一条有效途径.     

基于核函数PCA的非线性过程实时监控方法

为了克服基于主元分析的过程监控方法非线性处理能力弱的缺点和降低基于非线性主元分析的过程监控方法的计算复杂度,提出了将核函数PCA监控方法用于复杂工业过程实时监控系统的开发研究,并讨论了核函数参数选择对系统性能的影响。核函数PCA能有效地提取过程变量的非线性关系,而且计算复杂度低,便于在线实施。仿真结果表明该方法是一种有前途的复杂过程非线性实时监控技术。