基于音频信号的汽车状态与故障分析

汽车行驶过程中的声音信号包含了丰富的声源信息,且音频信号具有非接触测量,测取方便的特点,为汽车的状态与故障判断提供了一个有效的途径。但其声音混杂着噪声,针对汽车故障音频信号的特点,提出了一种基于快速独立主元分析(FastICA)与递推最小二乘支持向量机(RLSSVM)的FastICA-RLSSVM故障诊断方法。利用FastI-CA对混合声音信号进行分离,提取原始特征音频信号。在此基础上利用RLSSVM对汽车故障进行快速分类,从而判断汽车的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法提高了故障诊断的精确度,而且缩短了RLSSVM的训练时间,具有较好的可靠性和有效性。     

基于VMD-FCM-RLSSVM的多模过程故障诊断方法

为了保证工业过程的正常进行,需要及时地辨识出故障以实现故障诊断。然而,传统的故障诊断方法多是基于单模过程而不适应于多模态过程。为了解决这个问题,本文提出了一种变分模态分解(VMD)、模糊C均值(FCM)及递推最小二乘支持向量机(RLSSVM)相结合的集合型故障诊断方法。本文首先介绍了VMD方法对所采集的数据进行去噪处理,然后利用FCM进行模态区分,最后利用RLSSVM方法实现故障诊断。通过CSTH过程的仿真结果表明,该方法提高了诊断效率和性能,能够快速、有效地诊断出故障。     

基于最小二乘支持向量机的黏着状态辨识

针对重载机车黏着状态辨识中分类准确率不高的问题,提出采用布谷鸟遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,并采用交叉验证原理提高该模型的整体泛化性能。首先,采用布谷鸟算法寻找惩罚因子和核参数的初始值;然后,采用遗传算法对最小二乘支持向量机进行训练,从而得到具有最佳参数的最小二乘支持向量机的分类模型。该分类模型将重载机车黏着状态分为正常、故障征兆、微小故障和严重故障4个状态。实验结果表明,提出的最小二乘支持向量机模型在黏着状态辨识中的分类准确率高达94.59%,高于极限学习机的分类准确率(84.61%),证明布谷鸟遗传算法能够有效提高最小二乘支持向量机的分类准确率。     

基于粒子群优化LS-WSVM的电机断条故障诊断

为了准确检测出鼠笼式异步电机的转子断条故障,提出一种基于粒子群优化最小二乘小波支持向量机的诊断方法。首先,利用小波包或经验模态分解法提取出电机定子电流信号的特征向量,将特征向量分为训练集和测试集。再将训练集输入粒子群优化的最小二乘小波支持向量机进行训练,用训练好的最小二乘小波支持向量机对测试集进行分类。实验结果显示,此方法的故障诊断正确率明显高于最小二乘支持向量机的故障诊断方法。本文将小波分析和支持向量机结合使两者的优势互补,具有强大的泛化能力,为异步电机的转子断条故障诊断提出了一种新的方法。     

分段最小二乘支持向量机的故障诊断

在啤酒发酵过程中,为了建立精准的传感器温度故障诊断模型,在标准支持向量机(SVM)的基础上提出了分段最小二乘支持向量机的方法,该方法首先利用模糊C聚类(FCM)对样本进行聚类分析,达到划分发酵阶段和建立局部模型的目的,然后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法对各类样本进行建模。实验结果表明,使用该方法建立的啤酒发酵过程温度故障诊断模型具有较高的准确性。经过比较,该方法建立的模型的泛化能力要强于其他SVM方法建立的模型。     

基于三分类支持向量机的多分类算法的研究

用支持向量机解决多分类问题是目前众多学者研究的热点话题.将已有的最小二乘支持向量分类-回归机算法推广到M空间进行了理论分析,在基于支持向量机的三分类算法基础上,提出了两个新的K(K3)类多分类算法:一对一对多与一对一对一算法.对所有数据集进行分类时,在已有的多分类算法的基础上采用加校正的技巧:忽略准确率低的子分类器.数值实验证明了该技巧的有效性,并且校正后的准确率比校正前平均提高了4.61%.     

基于独立元分析-最小二乘支持向量机的冷水机组故障诊断方法

冷水机组作为复杂系统,其变量间相关性严重,并且故障时的症状和原因具有多样性,导致了冷水机组的故障诊断较为困难.为了降低数据冗余性,提高故障诊断效率,提出一种基于独立元分析与最小二乘支持向量机相结合的冷水机组故障诊断方法.首先,运用独立元分析法提取冷水机组变量的独立元信息;然后,将提取的独立元信息作为最小二乘支持向量机的输入值进行故障类型的识别.利用北京某高校的地铁车站通风空调实训平台的实验数据验证该模型的故障诊断性能,并与传统的冷水机组故障诊断方法进行对比.比较结果证明基于独立元分析与最小二乘支持向量机相结合的冷水机组故障诊断方法优于传统方法.这表明该方法可以有效提取数据的高阶统计信息,提高故障诊断的效率.     

基于LMD形态滤波的LS-SVM方法研究

在轴承的故障诊断中,为了解决核函数在最小二乘支持向量机中参数选择困难及稀疏性差的问题,提出了局部均值分解(LMD)形态滤波的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法.该方法首先利用LMD对信号进行分解得到PF分量,并对信号做相关分析去除虚假分量,形态滤波降噪后再进行LMD分解得到新PF分量,提取能量特征;其次,对LS-S...     

基于NGA-LSSVM的白水浓度软测量

提出了一种基于小生境遗传算法—最小二乘支持向量机(NGA-LSSVM)的软测量建模方法.充分利用遗传算法强大的全局搜索能力,引入小生境遗传算法对最小二乘支持向量机各个参数(损失函数参数、惩罚因子、核函数及其参数)进行优化选择,将支持向量机参数由人工选取变为自动确定,为解决支持向量机参数自动优化问题提供了一条有效的途径.将所提出的建模方法应用于制浆造纸生产过程白水浓度软测量研究中,研究结果表明:与普通最小二乘支持向量机相比,该建模方法具有更佳的预测精度,能满足造纸生产过程的实际需要.     

回归型模糊最小二乘支持向量机

为了克服最小二乘支持向量机对于孤立点过分敏感的问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机中,提出了基于支持向量域描述的模糊最小二乘支持向量回归机.该方法先对样本进行数据域描述得到一个包含该组数据的最小半径的超球,再根据特征空间中样本与超球球心的距离确定它们的隶属度,减少了奇异点(噪声)的影响;把所要求解的约束凸二次优化问题转化为正定线性方程组,并采用快速Cholesky分解的方法求解该方程组.实验结果表明该方法在不牺牲训练速度的前提下,比支持向量机和最小二乘支持向量机具有更高的预测精度.     

自相关过程的批滑动均值EWMA控制图

给出了基于批滑动平均构造新过程的方法,并证明新过程仍然是平稳过程．针对MA（q）过程给出了批容量的选择方法,构建了监控新过程的EWMA控制图,并通过随机模拟给出了平均运行批长．将此控制图与利用大批容量和截断标准差方法构建的EWMA控制图进行比较,结果表明,此EWMA控制图的控制效果优于大批容量的截断EWMA控制图．     

基于MPCA-MHMT的多阶段间歇过程监控研究

为了克服多阶段间歇过程监控只针对时间尺度从而导致误报率过高的缺陷,建立了捕捉实际测量数据的持续性和聚集性的隐马尔科夫树模型。该方法减少了信号扭曲从而更好地提取影响过程的系统变量,解决离散小波变换不具有平移不变性的问题。对展开结构进行简单的修改,把时域扩展到时间-频率域中,提取了历史数据的主要特征,对多阶段间歇过程进行了有效监控。利用提出的方法对青霉素发酵过程进行监控,验证了该方法比传统方法更为切实可行。     

恒馏出液组成常规间歇精馏过程模拟的数值计算误差

为了完善间歇精馏过程的模拟技术,研究了模拟间歇精馏过程的数值计算误差及其相对稳定定量方法。采用拟稳态法模拟理想条件下恒馏出液组成操作常规二元间歇精馏过程,总汽化量数值计算结果的误差是截断误差、舍入误差和传播误差的耦合。根据大数定律,提出了理论板有限时,总汽化量数值计算结果误差的近似计算方法,及提出了采用拟合法计算Richardson外推法的误差系数。拟合法通过拟合足够多组总汽化量的数值计算结果和相应的过程离散段数计算误差系数,有效降低了（或消除）随机误差（舍入误差和传播误差）对计算误差系数的影响,提高了Richardson外推法估计截断误差的准确（稳定）性。     

不同展开方法在间歇过程故障检测中的应用

间歇过程数据是一个典型的三维数据形式,数据的展开方法在一定程度上影响了所建立的统计模型的精确度。针对这一问题,提出了基于不同展开方式上的核独立元分析（KernelICA）的在线故障检测方法,并应用于青霉素生产过程的数据分析中。仿真结果表明,与传统的在批次方向展开的建模方法相比,所提出的方法大大降低了故障的漏报率,具有更好的故障检测性能。     

间歇式活性污泥法工艺及优化控制

阐述了间歇式活性污泥法（SBR）的工艺特点和影响因素.基于活性污泥模型（ASM）,对SBR工艺的优化控制进行了综合评议.     

CPV（1）分段法在间歇过程中的应用

研究一种批次过程阶段划分方法．首先,将间歇过程数据按照批次方向展开成二维数据,某采样时刻到末采样时刻的数据构成对应于该时刻的数据段．然后对每一数据段进行主元分析,获得第一主元贡献率．最后,采用第一主元贡献率的变化来表征批次内部阶段的转变,对批次过程划分阶段．将该方法应用于青霉素仿真发酵过程,分段结果明显与实际菌体生长阶段一致．将该方法应用于实际的半导体生产过程数据中,分段结果验证了分段理论的有效性．     

重铬酸钾氧化比色法和气相色谱法定量分析发酵液中乙醇的比较研究

为了比较重铬酸钾氧化比色法和气相色谱法测定乙醇体积分数的效果,采用这2种方法分别定量分析已知体积分数的标准液和未知体积分数的发酵液.分析和比较统计结果发现：定量分析发酵液乙醇体积分数时气相色谱法较准确,成本较高;重铬酸钾氧化比色法可以用于发酵液乙醇体积分数的批量分析,成本较低.     

基于改进NSGA-Ⅱ的云服务PDTs调度算法

基于多目标优化的云计算PDTs调度是一个NP问题,考虑云计算用户的服务质量(Qo S)要求,将处理PDTs的成本和时间要求作为目标,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ的云服务PDTs调度算法.采用相似任务序列交叉(STOX)操作加快进化,而采用位移变异避免算法过早收敛,此外,还利用一个拥挤距离自适应算子(SCD)来改善Pareto最优前沿的个体多样性.仿真结果表明该算法在云PDTs调度中保持Pareto最优解的多样性和分布性方面优于NSGA-Ⅱ算法.     

基于SOM-PCA-RVM 的过程建模及其应用

针对呈现高度非线性,自变量之间存在交互作用,且采集的过程数据具有一定类别特征的复杂系统,提出基于自组织映射神经网络-主元分析-关联向量机相结合的建模方法。首先,通过SOM,将样本分割成模式特性相近的若干子类,实现样本模式空间的分割。然后,基于每一子空间的建模样本,提取主元,并以预测性能为指标确定最佳主元个数,消除冗余信息干扰。最后,将各子空间的主元分别作为RVM模型的输入,建立各自的模型,实现基于样本模式空间分割的分类建模。仿真试验和在精对苯二甲酸生产过程对羧基苯甲醛含量软测量中的实际应用表明,SOM-PCA-RVM模型的拟合精度和预测精度不仅优于RVM模型,也优于PCA-RVM模型。