用于滚动轴承故障检测与分类的支持向量机方法

介绍了支持向量机原理与算法，给出了基于支持向量机多类故障层次分类检测模型以及多类故障分类器构建方法及步骤。用滚动轴承实验数据对分类器的性能进行检验，并与神经网络分类器性能进行初步对比，结果证明了支持向量机方法用于轴承故障检测与识别的可行性和有效性。     

基于多层子支持向量机的多传感器故障诊断

支持向量机从二分类问题出发,构造最优分类超平面,实现基于结构风险最小化的最大间隔分类.然而故障诊断中,故障模式通常都有很多种,而且,判断出故障类型后往往还需要对故障程度进行判断.对于多分类问题,支持向量机已有的算法有"一对一"、"一对多"和"k分类"等.本文借鉴"一对多"算法,构造k个子支持向量机,实现对k个故障模式的分类.在此基础上,构造第二层支持向量机,实现对故障程度的评估.实验表明,基于多层子支持向量机的多传感器故障诊断,能非常成功地实现故障分离和故障评估.     

小波支持向量机多分类器在轴承性能退化评估中的应用

为了准确地对轴承性能退化过程数据进行评估,将Mexican hat小波函数引入支持向量机多分类器中,提出一种小波支持向量机多分类器.并基于平移不变核函数条件,给出该小波函数为容许核函数的证明.根据"一对多"算法建立支持向量机多分类器.通过对内圈故障和滚动体故障的轴承性能恶化过程中数据的分析,表明小波支持向量机具有比BP(back propagation)神经网络、RBF(radial basis function)核函数支持向量机更高的分类正确率.     

小波包分析和支持向量机在刀具故障诊断中的应用

利用小波包分析技术适于对非平稳信号进行特征提取和支持向量机在小样本情况下具有较强分类能力的特点,提出了一种基于小波包分析和支持向量机相结合进行刀具切削故障诊断的方法.该方法采用小波包分析对其提取特征向量,利用支持向量机故障分类器实现对刀具切削故障分类.试验结果表明,小波包分析和支持向量机能对刀具故障进行有效诊断,故障预报正确率为90%.     

模拟电路故障的一种聚类二叉树支持向量机诊断新方法

针对模拟电路故障特征样本的分类(诊断)问题.提出了一种基于聚类二叉树支持向量机(SVMs)多分类器的故障诊断新方法,并分析了几种分类器的平均测试复杂度.首先,利用自组织特征映射神经网络(SOFM)对训练样本进行层次聚类.得到一棵聚类二叉树;其次,按照树的结构利用二元SVMs设计故障分类器,并对样本进行分组训练和测试.实际仿真和测试表明.所设计的故障分类器性能在诊断精度和效率上皆优于传统的"1-v-r"SVMs和"1-v-1"SVMs分类器,较为适合模拟电子电路的故障分类和诊断.     

基于支持向量机的矿井提升机制动系统的故障诊断

故障样本缺乏是制约智能故障诊断发展的重要原因,支持向量机是近年来提出的一种基于小样本的统计学习方法.将支持向量机分类算法应用到提升机制动系统的多类故障分类,并与BP神经网络进行对比研究,实验表明,支持向量机算法比BP神经网络具有更好的分类性能,且 "一对多"支持向量机的分类效果是最好的,更适合于提升机制动系统的故障诊断.     

高维空间可分性指标在转子诊断系统优化中的应用

二叉树相关向量机系统中正负类样本的选取往往通过方差进行可分性度量。常用的高斯核函数是在高维空间中完成分类,由于高维空间中数据点存在度量集中现象,欧氏距离往往并不能较好地度量样本点的可分性。分数范数计算出的高维空间距离差异性更大,故构造了一种基于分数范数的样本点距离度量指标。基于该指标优化各层分类器样本选取,通过实验1验证了基于高维可分性指标优化后的系统相较于欧氏距离优化后的系统在分类精度上有了较为显著的提高;实验2表明优化后的系统与智能诊断算法相比,在分类精度和耗时方面也具有优势。     

基于网格支持矢量机的涡轮泵多故障诊断

支持矢量机是一种基于结构风险最小化原则的机器学习方法,对小样本决策具有较好的学习推广性.由于常规支持矢量机算法是从二类分类问题推导得出的,在解决故障诊断这种典型的多类分类问题时存在困难,为此提出一种网络支持矢量机多类分类算法,用每个类别和其他两个至四个类别构造二类支持矢量机分类器.这些二类支持矢量机分类器组合而成的网格式结构多类分类器,具有容易扩展、重复训练样本少、速度快和识别正确率高的优点.将网格式结构多类分类器应用于涡轮泵试验台多故障诊断获得了令人满意的效果.     

基于数据分布的故障分类器核函数参数优化

针对基于支持向量机的故障分类器的参数优化问题，研究了基于数据分布的支持向量机核函数参数优化的基本原理．提出了一种简化算法。依据该简化算法，实现了故障分类器的参数优化，并应用于汽轮发电机组的故障分类。测试结果表明，该参数优化方法可以提高故障分类器的分类能力，具有算法简单、优化效率高等优点，但其通用性有待进一步提高。     

基于MCSA和SVM的异步电机转子故障诊断

本文提出一种基于电机电流信号频谱分析和支持向量机的异步电机转子故障诊断方法，该方法可以利用支持向量机对电机电流频谱信号的特征信息和故障模式进行关联。对电机定子电流采样后，其信号经FFT变换后提取故障特征量作为支持向量机的输入，基于1对1算法构造了感应电机转子故障多类分类器。实验结果表明，该方法具有很好的分类和泛化能力，可以提高电机故障诊断的准确性。     

CAD系统中嵌套有穷状态自动机的设计与实现

基本CAD系统中都要用到有穷自动机,在一般的CAD系统中,通常用switch、case语句来设计相应的状态图,这样做不但在状态复杂时逻辑上容易出错,而且使多个开发者无法同时开发和调试自动机的几个子模块,一定程度上限制了开发并行性和进度,非嵌套有穷自动机的设计基本上模仿状态图的逻辑设计,让状态图的设计者可以像画状态图一样直观地设计自动机,增加了逻辑上的清晰性。在此基础上改造的嵌套有穷自动机有效地实现了多个开发者对某一自动机子功能的并行设计和单元测试,能有效地提高开发效率。     

重建大学课堂敬畏感

建设高等教育强国,实现由高等教育大国向高等教育强国的转变,将是今后我国高等教育改革与发展的方向和目标。但是,因为某些原因,目前高等教育发展中出现了一些不和谐的问题,突出表现为教育敬畏感的削弱和丧失。要建设高等教育强国,实现由高等教育大国向高等教育强国的转变,必须重建教育敬畏感。教育敬畏感源于教育的外部认同和教育内部的神圣,其中教育内部是前提基础和关键。教育敬畏感的削弱和丧失首先源自教育内部核心因素一一课堂敬畏感的削弱和丧失,因此,要重建教育敬畏感、建设高等教育强国,必须首先重建课堂敬畏感。     

班级虚拟社区：高校学分制班级管理新模式

与学年制相比,高校实施学分制改革给班级管理工作带来的突出问题表现在师生之间、班级同学之间缺乏有效沟通和交流。适应信息化发展趋势,班级虚拟社区可以有效提升学分制班级管理和学生思想政治工作水平,这是由虚拟社区与学分制班级管理和学生思想政治工作的高度契合性决定的。     

中等功率风机驱动电机电压等级的合理选择

着重探讨了中功率段（220～1500kW）通风机合理选择其驱动电机电压等级的技术经济意义。提出了中等功率段通风机节能调速在目前阶段比较适用的“独立供电变压器＋低压变频器＋低压中功率电机”方案（高-低压方案），并针对方案应用低压中等功率变频器需要注意的周边相关技术问题作了简要说明。     

锅炉CAD应用系统的开发与研究

针对传统设计方法的弊端和锅炉设计的特点,提出了面向对象的锅炉ＣＡＤ方法,并对系统的功能实现方法进行了介绍,最后讨论了锅炉ＣＡＤ应用系统开发的一般原则。     

四辊铜带轧机轧制过程计算机控制系统的研究

通过分析四辊铜带轧机轧制过程计算机控制系统的现状和设备组成,提出四辊铜带轧机轧制过程计算机两级控制系统,即L1级基础自动化级和L2级过程控制级,对轧制过程计算机两级控制的主要功能、硬件配置和软件编程进行设计,总结了轧制过程计算机控制系统的特点,为今后工程设计提供了参考。     

面向对象的板金CAM系统的研究与开发

在对板金CAM系统的组成进行分析的基础上,运用面向对象技术,抽象出其基本的类及其层次结构,并用实例说明了部分类的定义。     

ObjectARX应用程序开发技术研究与应用

研究如何利用ObjectARX开发工具和系统提供的类库函数访问和提取零件三维实体模型上的实体和子实体几何信息的方法,并重点了创建特征建模系统应用程序涉及的相关应用技术。     

P类电流互感器饱和的分析与对策

保护用电流互感器(TA)性能的基本要求是在规定使用条件下的误差应在规定限度内,而应用中的突出问题是系统故障时通过短路电流引起铁心饱和,导致励磁电流显著增加而加大了互感器的传变误差。因此在工程设计中选用TA时,需要采取恰当的措施来减轻TA饱和的影响。     

尿素级材料的质量检验

通过多年来对尿素级材料检验的实践经验，提出尿素设备材料检验中应注意的事项，以供同行借鉴。