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对滚动轴承几种常见点蚀故障的振动信号特征值进行分析,使用粗糙集基于熵的离散化算法进行属性离散化,并采用基于属性重要度的启发式约简算法进行属性约简,然后选用径向基核函数的支持向量机将经过属性约简的特征向量输入支持向量机训练,建立支持向量机模型并进行故障识别与诊断。实验分析结果表明,应用粗糙集和支持向量机相结合的混合智能诊断方法,将粗糙集作为支持向量机的前置系统对数据进行预处理,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量和故障诊断决策系统的规则数,使支持向量机输入端数据量大大减少,提高系统的处理速度,对于滚动轴承振动信号的故障模式识别可以获得良好的效果。从而验证了粗糙集理论对滚动轴承故障诊断的有效性以及其应用价值。 相似文献
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为实现车用发动机故障预诊断功能,预测发动机可能出现的故障类型,保证车辆安全运行,提出一种基于灰色关联分析和优化支持向量机的发动机故障预诊断方法。通过台架试验获取发动机故障样本数据,应用灰色关联分析确定样本数据与发动机故障的对应关系,选取经过改进蝙蝠算法优化的支持向量机建立故障预测模型对样本数据进行分析处理,实现发动机机械故障的预测分类。对四缸柴油机活塞环断裂等故障的实际验证结果表明,该方法能够预测发动机的机械结构故障,故障预测准确率达到97.5%,且运算时间较其他算法有所缩短。 相似文献
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为了提高滚动轴承性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标的一个预测范围,本文提出信息熵与优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的轴承性能退化趋势模糊粒化预测。首先利用信息熵理论提取轴承信号的性能退化指标序列,再利用模糊信息粒化理论对该性能退化指标序列进行模糊信息粒化;然后将粒化后的数据输入给LS-SVM进行回归预测,并采用粒子群算法(PSO)优化LS-SVM的惩罚参数和核函数参数;最后根据实测值和预测值的对比分析评估预测模型的优良性。实验结果表明,对于每个时间段内的轴承性能退化指标,该方法均能获得准确的预测结果,具备较强的实用性和工程应用价值。 相似文献
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为提高目标威胁估计的预测精度,在传统支持向量机优化方法的基础上,提出了采用磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计方法。介绍了磷虾群算法和支持向量机的原理,并基于此采用磷虾群算法对支持向量机中的惩罚参数和核函数参数进行优化,寻找最优的惩罚参数和核函数参数;建立磷虾群优化支持向量机的目标威胁估计模型,并实现基于该模型的目标威胁估计算法。采集90组原始数据组成训练集、30组数据组成测试集,对该目标威胁估计算法进行仿真实验。实验结果显示,磷虾群算法优化支持向量机的预测误差为0.002 91,小于采用粒子群算法或萤火虫算法优化的支持向量机。结果表明,磷虾群优化支持向量机的目标威胁估计方法可以有效地完成目标威胁估计。 相似文献
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基于信息向量机的机载激光雷达点云数据分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对支持向量机应用于机载激光雷达(LiDAR)点云数据分类时存在的模型稀疏性弱、预测结果缺乏概率意义、训练时间长等缺点,提出一种基于信息向量机的LiDAR点云数据分类算法。该算法采取假定密度滤波算法进行近似逼近,将分类问题转化为回归问题;以最大后验微分熵为依据,选择LiDAR点云数据活动子集信息向量实现模型稀疏化;最后,通过边缘似然最大化进行核函数自适应获取,选择一对余分类方法实现了点云数据多类分类。利用Niagara地区和非洲某地区点云数据进行了对比实验。结果表明:与支持向量机方法相比,基于信息向量机分类方法的分类精度分别提高到94.20%和90.78%,基向量数量分别减少到50个和90个,训练时间分别降低到5.86s和8.03s。实验结果验证了基于信息向量机的点云数据分类算法具有训练速度快、模型稀疏性强、分类精度高等优点。 相似文献