支持向量机的涡扇发动机试车故障诊断

针对涡扇发动机在试车过程中缺少有效诊断气路故障方法的问题,为某型涡扇发动机建立了基于支持向量机的气路故障诊断系统.支持向量机算法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力.该系统建立了发动机非线性稳态模型,生成包含八种典型气路故障的故障样本库,采用支持向量机对故障特征和故障模式进行关联,并用训练好的向量机网络对故障分类.利用该型涡扇发动机试车数据对该系统进行的验证,诊断正确率在80%以上.研究表明该方法能基本满足该涡扇发动机地面试车故障诊断的要求,具有较好的工程应用前景.     

一种滚动轴承故障诊断方法

针对基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中支持向量机的参数优化问题,提出一种改进的果蝇优化算法,即以模式分类准确率作为果蝇味道浓度函数,并采用该算法来优化支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数;基于改进果蝇优化算法和支持向量机对滚动轴承的故障模式进行分类诊断,结果表明改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度和寻优效率,基于该算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法具有较高的分类准确率。     

基于粒子群算法优化支持向量机的模拟电路诊断

为了提高支持向量机网络(SVM)进行模拟电路诊断的准确率,提出了一种基于粒子群(PSO)算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换,通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征;然后用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,实现对不同故障模式分类识别。仿真结果表明,此方法能有效提高模拟电路故障诊断准确率。     

结合OCSVM的模拟电路故障诊断方法

基于支持向量机的传统模拟电路故障诊断方法对新故障无检测能力,且可扩展性较差。针对该问题,提出结合一类支持向量机(OCSVM)和多类支持向量机(MCSVM)的故障诊断方法。该方法采用OCSVM对故障数据进行检测和初步分类,采用MCSVM提高分类性能,以弥补OCSVM分类能力的不足。对OCSVM算法进行改进,以提高其检测和分类性能。通过模拟电路故障诊断实验验证OCSVM改进算法和联合故障诊断方法的有效性。     

基于Volterra频域核辨识的非线性模拟电路故障诊断

基于Volterra级数时域频域混合模型,提出了辨识非线性模拟电路频域核的故障诊断方法.利用混合模型辨识算法和范德蒙特法估计各种故障状态下电路响应的前3阶频域核,提取故障特征并与相应的故障模式一起构成特征样本集,借助于支持向量机多分类器进行分类识别,实现非线性模拟电路的故障诊断.阐述了诊断原理及诊断步骤,并给出了诊断实例.仿真结果表明,该方法的故障识别率较高,便于计算机计算.     

三电平逆变器开路故障诊断研究

针对传统三电平逆变器开路故障诊断方法存在计算复杂、准确率低等问题,提出了一种基于小波分析与粒子群优化支持向量机的三电平逆变器开路故障诊断方法(WT-PSO-SVM).在分析三电平逆变器三相电流信号特征的基础上,利用三层小波对电流信号进行分解,提取各频带能量作为故障特征;小波变换提取到故障能量特征后,部分故障下所提取的能量十分接近,无法有效区分,进而引入正半周比例系数作为辅助特征;将归一化的能量和正半周比例系数作为特征向量输入支持向量机进行分类训练,同时利用粒子群算法优化支持向量机的参数以达到最好的分类效果,最终实现故障诊断.实验结果表明:WT-PSO-SVM方法可以有效识别三电平逆变器的开路故障,较其他故障诊断方法有更高的诊断精度和速度,在变负载和有噪声影响情况下仍有较高的故障识别准确率,准确率达到97.3%.     

基于聚类支持向量机的船用污水处理装置故障诊断

针对船用污水处理装置状态监测与故障诊断问题,提出了一种聚类支持向量机的故障诊断算法模型。该算法模型首先采用神经网络聚类算法将设备监测状态样本空间聚类分析出正常与异常子空间,再对异常子空间构造多分类支持向量机对故障进行诊断识别。该算法模型避免了盲目故障分类,提高了分类性能。通过对某船用污水处理装置实测样本的训练和检验表明,该算法具有较好的泛化性和推广能力。     

基于GA-SVM的数模混合电路故障诊断研究

针对数/模混合电路的故障诊断,将遗传算法与最小二乘支持向量机相结合,提出一种二值分类故障诊断方法,在保证故障诊断的准确率和可靠性的基础上,实现多类故障的快速诊断。采用遗传算法优化支持向量机的结构参数和核函数参数,建立基于支持向量机的故障分类模型;提出适用于数/模混合电路的故障诊断的二值分类策略;在Pspice环境下进行仿真验证,实验结果表明,该方法有效提高了的故障诊断的精度和效率,在类别较多故障模式中具有明显的优势和实用价值。     

基于参数优化支持向量机的航空电子系统故障诊断

随着航空电子系统的不断发展,复杂性和关键性不断增强,其故障的实时在线诊断越来越受到重视;针对电子系统在故障诊断中表现出的非线性、复杂性、强干扰性和多样性的特点,提出采用支持向量机进行航空电子系统的故障诊断;同时,采用粒子群优化(PSO)算法实现支持向量机的参数寻优,以提高其参数选择的效率,避免人为选择参数的不足;仿真实验表明,该方法融合航空电子系统的多点测试信息,结构简单时效性高,故障检测正确率达到97.5％,平均故障识别正确率达到96.9％,适用于信息融合型的航空电子系统在线智能故障诊断.     

支持向量机在模拟电路故障诊断中的应用

故障诊断发展的瓶颈之一是故障样本的缺乏，而不仅在于诊断方法本身。支持向量机是建立在结构风险最小原则基础上，专门针对小样本情况的，其目标是得到现在信息下的最优值而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值。它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果，从而为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径。介绍了支持向量机的二值分类算法，以支持向量机二值分类为基础，构建了基于支持向量机的多值分类器并应用于模拟电路故障诊断。以两管视频放大器的多种故障分类为例，进行了实际应用验证。结果表明，该诊断方法具有算法简单、可对故障在线分类，有很好的分类能力和较高的计算效率，不需要对原始数据进行预处理就可达到满意的效果。     

基于LS-SVM和SVM的气动执行器故障诊断方法

为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模和支持向量多分类机(SVM)的执行器故障诊断方法,该方法利用LS-SVM回归建立气动执行器的正常模型,将实际输出与模型输出比较,产生残差作为气动执行器的非线性故障特征向量。利用聚类方法设计了层次支持向量多分类机结构,以残差作为输入建立支持向量多分类机,判断气动执行器故障类型。利用DABLib生成的故障数据对所研究方法进行了验证,并与基于PCA-SVM的故障诊断方法进行了比较,结果表明该方法有效的解决了气动执行器故障诊断的小样本和非线性问题。     

结合非线性频谱与核主元分析的复杂系统故障诊断方法

传统非线性频谱分析方法对复杂系统进行故障诊断时,求解出的非线性频谱数据量庞大,不便于直接用于故障检测与分类识别.本文提出了一种非线性频谱特征与核主元分析(KPCA)结合的故障诊断方法,首先通过最小二乘算法估计出前3阶Volterra时域核,由多维傅立叶变换求取出广义频率响应函数,然后利用KPCA方法对谱数据进行压缩与提取谱特征,最后利用多分类最小二乘支持向量机进行多故障检测与识别.考虑到频谱数据具有非线性的特点,KPCA中的核函数选用由多项式函数与径向基函数构成的混合核函数,兼顾了局部特性与全局特性.论文基于非线性频谱数据,给出了核主元模型建立与在线故障诊断的具体算法.对非线性模拟电路和数控机床伺服传动系统进行了仿真实验,结果表明本文方法能够大幅度降低频谱数据维数,故障识别率高,是一种实用的故障诊断方法.     

基于WPA-SVM的多分类故障混合诊断模型

针对目前机械故障诊断中难以进行特征提取和常规SVM算法诊断多类分类问题时存在困难等问题,提出了结合了WPA理论和基于二叉树的多级SVM分类器的WPA-SVM多分类故障混合诊断模型。采用小波包分析对机械信号提取频域能量特征向量,通过训练多个依赖故障优先级的基于二叉树的多级SVM分类器中,找到样本中的支持向量,并以此决定超平面。然后根据最优分类平面,对测试集的样本进行故障诊断。通过对两种不同特征提取方法、三种不同SVM识别策略的实验比较结果可知,该方法是有效的。     

基于MVRVM回归和RVM二叉树分类的自确认气动执行器故障诊断算法

为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题,提出了一种基于多变量关联向量机( MVRVM)回归和关联向量机二叉树分类的气动执行器故障诊断方法,该方法利用多变量关联向量机回归建立气动执行器的正常模型,然后将实际输出与模型输出比较,产生残差作为气动执行器的非线性故障特征向量。以残差作为输入建立关联向量机二叉树多分类机,诊断气动执行器故障类型。利用DABLib生成的故障数据对所研究方法进行了验证,并与基于RVM一对一分类的故障诊断方法进行了比较,结果表明该方法是解决气动执行器故障诊断的小样本和非线性问题的一种有效方法。     

逆变电路智能故障诊断系统

针对逆变器由于具有非线性的特征而无法采用精确数学模型进行故障诊断的情况,本文提出一种基于小波分析和神经网络的新型逆变电路故障检测与诊断方法。建立三相SPWM逆变电源的非线性MATLAB仿真模型,以三相输出故障电压作为故障信息,利用小波分析的方法提取低频能量值作为特征向量,通过神经网络实现逆变器故障桥臂定位,最后利利用逆变三相电压同一桥臂故障电压的对称性的特点,用一种简单的判断逻辑实现故障元件的分离。设计了基于DSP的PWM逆变电路在线智能故障诊断系统。测试结果表明,该系统具有良好的故障诊断效果,具有一定的实用价值。     

PCA特征抽取与SVM多类分类在传感器故障诊断中的应用

为了提高传感器故障诊断的准确率,提出了基于主元分析(PCA)特征抽取和支持向量机(SVM)多类分类的故障诊断方法.该方法通过对传感器输出信号进行小波包分解产生原始特征数据,然后采用PCA特征抽取得到二次特征向量,增强传感器各个状态模式的可分性.二次特征输入到二叉树SVM多类分类算法设计的分类器实现传感器故障诊断.仿真实验结果表明,这种结合了PCA特征抽取和SVM分类的诊断方法准确率高,其诊断效果优于直接采用原始特征进行分类的情况.     

基于BP神经网络的军用电源智能故障诊断

电源设备的可靠运行关系到地空导弹武器系统的性能,对电源系统进行准确的故障诊断是十分重要的.为对地空导弹武器系统中电源设备故障进行准确诊断,介绍了BP神经网络和某型地空导弹静变电源的相关知识,建立了三相DC/AC逆变器的故障模型,并对几种常见的故障进行了简要的分析.最后,将BP神经网络模型应用于某型地空导弹静变电源的故障诊断,利用神经网络较好的模式分类能力,解决了以往地空导弹部队进行静变电源故障诊断的不足.仿真结果表明,该方法能够准确诊断电源设备的故障,验证了该方法的准确性和实用性.     

Car assembly line fault diagnosis based on triangular fuzzy Gaussian support vector classifier machine and modified genetic algorithm

This paper presents a new version of fuzzy support vector classifier machine to diagnose the nonlinear fuzzy fault system with multi-dimensional input variables. Since there exist problems of Gaussian noises and uncertain data in complex fuzzy fault system modeling, the input and output variables are described as fuzzy numbers. Then by integrating fuzzy theory, Gaussian loss function and v-support vector classifier machine, the fuzzy Gaussian v-support vector regression machine (Fg-SVCM) is proposed. To seek the optimal parameters of Fg-SVCM, the modified genetic algorithm (GA) is also applied to optimize parameters of Fg-SVCM. A diagnosing method based on Fg-SVCM and GA is put forward. The results of application in fault diagnosis of car assembly line show the hybrid diagnosis model based on Fg-SVCM and PSO is feasible and effective, and the comparison between the method proposed in this paper and other ones is also given, which proves this method is better than other v-SVCMs.