二叉树支持向量机的旋转机械故障诊断

针对SVM二叉树多类分类优先级的确定问题,通过旋转机械故障实验平台和数据采集系统,采集旋转机械故障实验台转子正常、转子不平衡、转子不对中、转子轴承内圈裂缝、转子轴承外圈裂缝5种工况下的振动信号,进行零均值化处理;选择信号的主要频段进行信号重组,提取其时域无量纲特征值,利用并联式SVM的正检率大小确定SVM二叉树多类分类的优先级,进行故障类型的识别。通过实验,实现了训练样本的完全可分,说明此种方法的有效性。     

言语行为自动分类研究综述

言语行为自动分类对于对话系统、机器翻译和自动问答系统中问题理解和意图判断具有重要的意义,已成为信息检索和自然语言处理领域的一个研究热点。较为系统地介绍了言语行为的基本理论、经典分类体系、分类特征、分类算法和评价方法。最后,讨论了言语行为自动分类研究未来的研究方向。     

基于最小二乘支持向量机的防抱死制动控制方法

以车轮参考滑移率和角加速度作为输入向量,以制动轮缸的制动压力作为输出向量,设计了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的汽车防抱死制动系统(ABS)控制器,利用支持向量对控制器进行训练得到控制器的参数.设计了包括输入层、控制层和输出层的汽车防抱死控制系统,系统以各轮的速度作为输入向量,经过控制层的运算得到各轮的制动压力,然后采用PwM(pulsewidth modulation)方法控制轮缸压力,进而实现防抱死控制.搭建了汽车ABS测控系统,参照国际标准,在不同条件下进行道路试验.试验结果表明,基于LS-SVM的汽车防抱死制动控制方法具有良好的制动平稳性和自适应性,是一种有效的新的ABS控制方法.     

支撑向量机在给水管网故障诊断中的应用

针对城市给水管网运行故障诊断问题,构造一个给水管网室内实验模型,通过测试节点水压变化,利用建立在结构风险最小原理基础上的支撑向量机(SVM)模式分类功能,确定相应的特征向量和核函数参数;选取样本进行训练和测试,在小样本情况下对管网故障点进行判决.在多次实验模型测试数据的基础上, 对基于SVM的给水管网故障诊断方法进行测试,并在相同实验测试数据的前提下与神经网络(ANN)法进行比较,实际算例表明,SVM方法的诊断精度优于神经网络法.     

基于专家系统的变电站监控信号智能处理系统

为了减轻变电站运行人员的工作负担,辅助故障快速判断,提高运行人员技术水平,在深入总结变电站异常和故障类型的基础上,构建了一个多层次的故障推理模型,结合网络拓扑技术,实现了一个基于专家系统的变电站监控信号智能处理系统.系统的监控信号分析处理功能全面,快速定位机制确保值班员能迅速确定故障信息所在间隔,能准确报告变电站主要故障,并结合专家知识库出具故障报告,提供故障处理指导.系统具备故障模拟及培训功能.该系统在变电站实际应用中取得了良好的效果.     

基于GMM全统计参数和SVM的文本无关话者确认

针对电话语音条件下的文本无关话者确认,提出了一种基于GMM(Gaussian mixturemodel)全统计参数和SVM(support vector machine)的话者确认方法,以克服语音特征参数直接建立SVM话者模型面临的困难.该方法使用由GM(general model)自适应均值得到的GMM提取统计参数,定义了一种合理利用全部统计参数的特征参数,并以此参数及线性核函数建立了具有良好性能的SVM话者模型.与GMM-UBM方法及另一种基于GMM统计参数和SVM的方法在NIST05SRE数据库中的实验比较,结果表明基于GMM全统计参数和SVM的话者确认方法拥有优异的性能.     

盾构智能化姿态控制器的设计

在理论推导千斤顶推力的基础上,寻求工程历史数据的规律,得出地质条件与盾构推进千斤顶压力的关系.在控制器实时控制中,根据探地雷达探测得到的盾构前方的地质条件,控制器预设盾构各区千斤顶的压力值.引入模糊控制理论,根据自动测量系统测得的实时偏差量,通过模糊控制器得出千斤顶纠偏控制量.最后,综合推估推力和纠偏推力,最终实现盾构推进姿态的自动控制.     

尺度核函数在最小二乘支持向量机信号逼近中的应用

针对目前常采用高斯核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)不能对信号多尺度逼近的问题,提出一种采用尺度核的LS-SVM.首先,在再生核希尔伯特空间的框架下构建了一种点积型的尺度核函数,它满足Mercer条件,并具备平移和扩张的特性,是尺度子空间的一组完备的基.然后,利用拉格朗日乘子法求解LS-SVM逼近的约束规划问题.在结构风险最小化逼近准则下获得了逼近系数.与传统核函数相比,采用尺度核的LS-SVM可以实现多尺度逼近任意信号,且应用时仅需对尺度参数调节选优,简便、实用.实验结果表明:所提算法的逼近性能与小波核性能相当;与传统的高斯核函数相比,其均方根误差提高8.4%.     

基因表达谱数据的多分类问题研究

针对基因表达谱微阵列的数据多分类问题,给出一种在多病类情况下的基于信噪比和相关性的特征基因选择方法.该方法一次性考虑基因区分所有病类的能力,尽量避免基因的冗余性;其次利用支持向量机,构建了基因表达谱微阵列数据的多分类器;最后通过实验表明了本方法的有效性.     

基于自抗扰控制器的异步电机鲁棒控制研究

提出采用自抗扰控制技术设计异步电机矢量控制系统,以克服负载扰动、被控电机参数变化、以及建模误差等“内扰”、“外扰”对系统控制性能的不利影响。在MATLAB环境下对提出的异步电机鲁棒矢量控制系统进行了仿真对比研究,结果表明其各方面性能均优于基于PI调节器的矢量控制系统;在TMS320F2812DSP开发环境中编写程序,进行了实验对比研究,结果表明提出的ADRC矢量控制系统的鲁棒性明显优于PI系统,方案可行、有效。