基于互信息的主成分分析结合支持向量回归的滚动轴承剩余寿命预测研究

滚动轴承作为旋转机械设备中的关键部件,影响着设备的可靠性运行。为了智能开展设备维护工作,提高设备的运转效率,提出一种基于互信息（mutual information,MI）的主成分分析（principal component analysis,PCA）（MI-PCA）结合支持向量回归（support vector regression,SVR）的滚动轴承剩余寿命预测方法。首先利用小波包降噪算法剔除原始振动信号中的异常数据点和噪声,并基于降噪数据提取其时域、频域和时频域特征;然后结合特征与剩余寿命的互信息值进行特征筛选,再通过PCA降维算法获得可表征轴承退化状态的敏感特征,用于SVR的输入;最后构建并训练SVR剩余寿命预测模型,并将其应用于滚动轴承全寿命试验数据。试验结果表明与基于MI和基于PCA的SVR回归预测模型（MI-SVR模型、PCA-SVR模型）相比,基于MI-PCA的SVR模型具有更高的预测精度（预测精度可达97%）,能够实现滚动轴承剩余寿命的精准预测,为开展及时有效的设备维护工作提供了决策依据。     

采用改进回归型支持向量机的滚动轴承剩余寿命预测方法

为准确评估滚动轴承运行状态、预测其性能退化趋势以及剩余寿命,提出一种改进回归型支持向量机(SVR)的滚动轴承寿命预测方法。提取轴承信号的时域和时频域特征,通过主成分分析(PCA)方法将特征指标融合成一个归一化综合指标来表征轴承运行状态;利用特征指标和综合指标构建训练和预测向量数据集,结合差分进化灰狼群算法(DEGWO)确定最优惩罚参数和径向基函数(RBF)核参数并构建回归型支持向量机模型;将预测数据集输入到DEGWO算法优化的SVR模型中得到轴承状态评估指标的预测值,实现轴承剩余寿命的预测。利用IEEE PHM 2012数据集验证所提方法的有效性,并将其结果与灰狼群算法(GWO)优化的SVR、网格搜索算法(GSA)优化的SVR和长短期记忆神经网络(LSTM)模型所得结果进行对比分析。仿真结果表明：与其他方法相比,采用所提方法得到的轴承剩余寿命预测均方误差分别降低了44.74%、66.67%、77.27%,决定系数则分别提高了7.25%、20.72%、11.94%,该结果说明了所提方法在轴承剩余寿命预测应用方面的优越性。     

基于优化SVR模型的大跨度样本疲劳寿命预测

针对传统方法在大跨度、小样本情况下的疲劳寿命预测准确率不高的问题,研究基于优化SVR模型的寿命预测方法.根据大跨度样本的特点,提出有效的预处理方法、SVR模型的训练方法及参数优化准则.以LY12CZ(2A12)铝合金疲劳寿命预测为实例,分析了高斯核函数、多项式核函数及多层感知核函数对SVR模型训练误差的影响.结果表明高斯核函数更适用于SVR模型的训练,并通过细菌觅食算法对核参数γ及惩罚因子C进行优化选取,LY12CZ(2A12)铝合金疲劳寿命预测结果验证了该方法的有效性.     

基于门控循环单元—支持向量回归组合模型的湖泊水位预测方法探索

为改善传统循环神经网络预测梯度消失的问题,准确预测水位变化,采用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)和支持向量回归(support vector regression, SVR)构建组合预测模型,对广州市猎德涌的源头西湖水位进行预测。选择了3种不同核函数下的GRU-SVR(多项式核、RBF核、Sigmoid核)模型,并确定了最佳核函数组合,探索了GRU组合模型在水文时序预测中的有效性。该组合模型通过GRU提取雨量与水位间时空特征,SVR增强整体的非线性预测能力。结果表明,GRU-SVR(多项式核)适用于湖泊降雨时期预测,与CNN-GRU及GRU、SVR相比,该模型整体预测精度分别提升了3.2%、10.3%和59.3%。     

基于随机Wiener过程的火炮身管剩余寿命预测

身管是火炮武器的重要部分,其性能状态决定了火炮的使用寿命.将随机Wiener过程应用于火炮身管的剩余寿命预测,通过极大似然法估计模型参数,并利用Bayesian方法对参数进行更新,提高参数的估计精度.以某型火炮为应用对象进行寿命预测,得到了不同射弹发数条件下剩余寿命的概率密度函数和可靠度函数曲线,且预测精度随着射弹发数的增加逐渐提高.应用实例表明了方法的可行性,对火炮身管寿命预测具有一定的参考价值.     

基于状态空间的惯性测量组合剩余寿命在线预测

实时准确的剩余寿命预测能够为惯性测量组合的维护策略安排提供有效的决策支持。由于反映惯性测量组合退化状态的性能指标不能直接监测或直接测量带有噪声,因此需要构建状态空间模型预测惯性测量组合的剩余寿命。考虑到惯性测量组合的性能退化指标随时间呈现非线性特征,首先采用基于非线性漂移的Brown运动(Brownian motion,BM)建模其退化状态,然后基于构建的状态空间模型,利用期望最大化(expectation-maximization,EM)算法和Kalman滤波(Kalman filter)实时估计和更新退化状态和模型未知参数。并且将状态估计的分布函数引入剩余寿命的预测过程,近似得到了剩余寿命分布的解析形式,实现了剩余寿命的实时预测与更新。最后,对惯性测量组合的剩余寿命实时预测问题进行了实验分析,结果表明该方法具有较高的预测精度与较小的预测不确定性。     

基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测

预测性维护的核心技术之一是设备剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测。为了提高航空发动机的剩余寿命预测精度,提出了一种基于注意力与长短期记忆(directional long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重,有效提升了模型预测精度。使用NASA C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验,与未加注意力机制的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明,提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入注意力机制的长短期记忆网络降低了17.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。     

坠物冲击下基于混合代理模型的水下管汇动力学分析方法

海上坠物冲击直接影响水下管汇工作稳定性,开展坠物冲击下水下管汇的动力学分析能够为其结构设计提供依据、提高水下管汇生产安全性。针对基于非全尺寸模型的水下管汇动力学分析方法导致分析结果精度受损的问题,建立水下管汇全尺寸有限元模型进行动力学分析,并针对由此造成的计算成本过高的问题,引入支持向量回归(support vector regression, SVR)、Kriging和径向基函数(radical basis function, RBF)代理模型提高分析效率,结果表明Kriging模型精度最高,RBF模型次之,SVR模型精度最低。进一步地,考虑单一代理模型预测性能的局限性,基于组合预测理论建立水下管汇动力学响应混合代理模型,构建坠物冲击下基于混合代理模型的水下管汇动力学分析方法,并对其预测精度和计算成本进行了分析,结果表明：相较于单一代理模型,混合代理模型的平均计算精度提高了10.12%,与单独使用有限元方法相比,其计算效率提高了81.24%,验证了此方法的有效性。     

基于支持向量机的烧结能耗及性能指标预测模型

针对烧结过程中能耗和性能指标预测方法精度不高、训练时间长的问题,首先,在总结当前预测建模方法的基础上,将回归型支持向量机(support vector machine for regression,SVR)引入烧结生产系统,分析了2种建模模式;然后,给出基于SVR预测建模一般流程;最后,以某大型钢铁企业为例进行验证,并与传统的多元线性回归、反向传播(back propagation,BP)神经网络、径向基函数(radical basis function,RBF)网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)等预测方法在相同模式内和不同模式间进行比较.结果表明,SVR方法可快速获得理想的预测结果,在预测精度和时间效率上具有优势.     

基于支持向量回归机的空调逐时负荷滚动预测算法

针对当前空调负荷预测算法精度不高难以满足空调系统节能优化控制的问题,提出基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的空调逐时负荷滚动预测算法,建立SVR滚动预测模型,模型参数采用网格搜索遍历算法进行寻优。为简化模型的复杂性,还对影响空调负荷的主要因素进行了相关性分析。此外,算法利用当日前1 h的滚动信息,不断对模型进行修正以提高负荷预测精度。最后探讨以期望误差为预测精度评价指标时,不同训练样本长度对神经网络和SVR算法预测精度的影响。预测结果表明:基于支持向量回归机的空调逐时负荷滚动预测算法较BP神经网络算法的预测精度提高10.3%,比常规支持向量回归机算法预测精度提高23.9%,训练样本较小时,算法预测性能更为优越。     

面向一类混合退化装备RUL预测的平行仿真技术

针对一类带离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测问题,研究了面向混合退化装备剩余寿命预测的平行仿真技术.提出以混合Wiener状态空间模型为基础仿真模型,以泊松冲击到达为模型选择判据,在实时退化数据驱动下,实现仿真模型在线选择,利用强跟踪滤波和期望最大化算法进行仿真模型数据同化和未知参数在线估计,从而实现仿真模型演化,提高仿真模型逼真度.在此基础上,实现了基于平行仿真的剩余寿命实时预测.利用某轴承性能退化数据对平行仿真方法进行了实例验证,仿真结果表明平行仿真方法能有效仿真轴承的性能退化过程,剩余寿命预测的不确定性小、精度高.      

基于机器学习的高血压病历文本分类

为了探讨中文病历文本预处理后高维稀疏性的特点,导致文本分类精度低、算法模型收敛速度慢等性能问题,提出一种基于粗糙集的词袋(BOW)模型结合支持向量机(SVM)的文本分类算法(BOW+SVM)。该算法首先采用BOW模型对特征词提取构建高维度文本空间向量,然后利用粗糙集的属性约简算法对文本特征处理,把模糊的、冗余的属性从决策规则中清除,降低空间向量维数,最后利用所提纯的特征与SVM分类器交叉结合进行文本分类。在Python+TensorFlow环境中设计六种交叉结合的算法仿真对比实验,结果表明:基于BOW+SVM高血压病历文本分类模型精准度可达97%。可见改进后的模型,能够解决样本分部不均,克服高维度稀疏特征空间的问题,有效改善病案管理工作流程。     

基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法

乳腺肿块检测是防治乳腺癌的有效途径,基于乳腺X射线图像特征模型的极限学习机(ELM)分类算法已被应用于计算机辅助检测乳腺肿块中.针对由于特征间的依赖性导致的ELM学习效率和检测准确度低的问题,提出了基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法.利用影响值选择、序列前向选择和遗传选择等方法进行特征选择,进而利用该结果提高ELM的性能.通过490例来自辽宁省肿瘤医院的乳腺X射线图像的实验表明,基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法能有效提升乳腺肿块检测的效果,其中以遗传选择对ELM性能提升最明显.     

基于心率变异性特征和PCA-SVR的PAD维度情感预测分析

对于PAD （pleasure：愉悦度；arousal：唤醒度；dominance：优势度）维度情感预测和分析中的数值预测问题，结合心率变异性（heart rate variability，HRV）特点，提出了基于主成分分析（principal component analysis，PCA）和支持向量回归（support vector regression，SVR）的PAD维度情感预测模型（PCA-SVR）。通过柔性离子传感器以音乐和视频的诱导方式采集了12名志愿者在放松和焦虑两种情感状态下的心率和心率间期数据，利用PAD量表进行标注，通过均值和方差计算等统计方法、Welch功率谱、Poincaré散点图等分别提取HRV的时域、频域和非线性特征，然后利用PCA模型对HRV特征降维，最后利用降维后的HRV特征作为SVR模型的输入特征进行训练和预测。实验结果表明，结合HRV特征的PCA-SVR模型在PAD的3个维度上均有良好的预测效果，其平均一致性相关系数达到了0.51。同时对比了SVR、极限学习机（extreme learning machine，ELM）和基于PCA的ELM这3种预测方法，结果显示所提方法相对于以上3种方法在一致性相关系数上分别提升了0.14、0.10和0.04，表明该方法能够细致地划分情感，结合可穿戴设备，在情感识别和分析方面有一定补充作用，为在日常生活中针对情感的识别和预测带来了可能。     

注意力机制下的EMD-GRU短期电力负荷预测

为进一步提高短期电力负荷预测精度,构建一种基于注意力机制的经验模态分解(EMD)和门控循环单元(GRU)混合模型,对时间序列的短期负荷进行预测.首先,对负荷序列进行EMD,将数据重构成多个分量;再通过GRU提取各分量中时序数据的潜藏特征;经注意力机制突出关键特征后,分别对各分量进行预测;最后,将各分量的预测结果叠加,得到最终预测值.仿真结果表明:相对于BP网络模型、支持向量机(SVR)模型、GRU网络模型和EMD-GRU模型,基于EMD-GRU-Attention的混合预测模型能取得更高的预测精度,有效地提高短期电力负荷预测精度.     

基于IRLS-ELM生物发酵在线软测量建模方法

为解决生物发酵过程中生物量浓度难以在线测量的问题,提出一种基于改进的最小二乘正则化极限学习机(IRLS-ELM)软测量建模方法并将其应用于红霉素发酵过程生物量浓度的在线预测中.根据误差反馈原理,将训练误差作为输入建立带反馈的神经网络,以提高模型预测精度.并将加权最小二乘法引入到ELM中改进其数学模型,削弱离群点或者不稳...     

无信号环形交叉口机非冲突机器学习预测方法

为高效精确地预测无信号环形交叉口机动车与非机动车的交通冲突,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)和支持向量回归(SVR)的组合预测模型(SVR-GA-BP)。通过无人机采集混合交通流高清视频,利用视频识别软件Tracker提取机非交通冲突轨迹数据,以距离碰撞时间(Time to Collision, TTC)为判别指标,确定机非冲突严重程度。基于偏相关性分析确定交通量、平均速度、大车比例等为机非交通冲突的显著影响因素,选取均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等五种评价指标对SVR模型、BP神经网络、SVR-GA-BP模型的预测值进行精度分析。结果表明,组合模型在一般冲突预测中精度为97.1%,相比SVR和BP神经网络分别提高6.9%和2.5%,在严重冲突预测中精度为96.1%,相比SVR和BP神经网络分别提高7.3%和5.1%。可见SVR-GA-BP组合模型能够有效预测无信号环形交叉口的机非冲突且精度最高,可为同类型交叉口的安全评价提供借鉴。     

融合模糊评价与极限学习机的配电线路台风灾损预测

为了提升配电网线路应对台风的防灾减灾能力,提出一种台风影响下配电线路的灾损预测方法.充分考虑台风登陆位置对目标地区影响程度的复杂性,利用模糊评价方法评估台风登陆距离的影响模糊程度.并在此基础上结合台风风级、风速和风圈半径等属性作为预测模型的输入特征,构建基于极限学习机(ELM)的灾损预测模型,对台风影响下的目标地区配电...     

基于人工蜂群优化支持向量机回归的隧道塌方风险预测

为预测隧道塌方风险等级,减少隧道塌方引起的灾害事故,建立基于人工蜂群(artificial bee colony, ABC)优化支持向量机回归(support vector machine regression, SVR)隧道塌方风险预测模型。首先,从工程地质、水文气象、设计因素、施工因素4个方面综合考虑,遴选13个主要影响因素,建立隧道塌方风险指标体系;其次,引入人工蜂群算法优化SVR的核参数C和惩罚参数g,解决传统SVR稳定性低的缺陷,提高模型的精确度,为验证模型性能采用相关系数(R²)、均方误差(mean squared error, MSE)、均方根误差(root mean squared error, RMSE)评价参数对比分析;最后,以新疆北部某供水工程为研究对象,对隧道塌方风险测试样本进行预测,分别将ABC-SVR、PSO-SVR、GA-SVR及SVR模型对比分析。研究结果表明：ABC-SVR预测结果为100%,PSO-SVR预测结果为83.3%,GA-SVR和SVR均为66.67%,ABC-SVR的预测结果与实际工程结果一致性更高,可为隧道塌方风险...