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基于小波包分析和LS-SVM的柴油机故障诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:1
左来 《计算机测量与控制》2009,17(11):2150-2152
针对某柴油机检测样本小,难以准确估计故障的状况,提出了一种基于小波包分析和最小二乘支持向量机的柴油机故障诊断方法;利用小波包分析对柴油机缸盖振动提取频谱能量并对干扰信号进行处理,从而获得故障征兆样本集;由于柴油机故障的征兆样本集有限性,提出了采用最小二乘支持向量机分类方法构建柴油机故障分类器;结果表明,经过小波处理过后的振动信号再经过LS-SVM辨识网络训练,能够准确地诊断和预测故障。 相似文献
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根据雷达接收机信号特点,提出了将小波变换和最小二乘支持向量机相结合的雷达故障诊断新方法.首先,根据专家经验选取电路中恰当的测试点,运用小波变换对采样数据进行处理和特征提取,然后建立了雷达故障诊断模型.最后再运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本原理和分类方法进行故障诊断,并在某型雷达接收机故障诊断中进行了实际应用研究.采样信号先经过小波降噪处理,以减少采样引人的误差,再进行小波分解提取能量系数作为雷达的故障特征向量,经归一化处理后,作为输入向量,经诊断模型输出后完成雷达接收机典型故障的诊断.MATLAB实例仿真结果表明,该方法有很好的分类能力,提高了雷达故障诊断的正确性和效率. 相似文献
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介绍并比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法,提出了基于支持向量机的二叉树多分类变压器故障诊断模型.将标准支持向量机(C-SVM)分类器和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器分别用于变压器故障诊断,通过网格搜索和交叉验证法取得支持向量机的参数,准确率较高.试验结果表明,支持向量机和最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有很大的应用潜力. 相似文献
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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。 相似文献
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基于LS-SVM的图像去噪方法 总被引:3,自引:0,他引:3
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,该方法已广泛用于解决分类问题和回归问题。文中将最小二乘支持向量机应用于图像去噪中,并同小波去噪及中值滤波进行了比较分析。仿真结果表明,该方法能较好的保存图像细节,并具有很好的泛化能力。 相似文献
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网络流量预测对大规模网络管理、规划、设计具有重要意义.支持向量机方法是近年来发展起来的新型机器学习算法,用于解决高度非线性分类及回归问题.介绍了基于小波核最小二乘支持向量机的网络流量预测方法,利用小波核函数的多分辨特性提高了支持向量机的非线性建模能力.通过对实测网络流量数据的学习,对未来网络流量进行预测.实验结果表明,取得了较好的预测效果. 相似文献
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为实现超混沌系统与混沌系统的混合同步控制,通过对主系统采样,获得训练样本数集,设计了从系统混合同步轨线的形式;采用无偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法,引入核函数,获得优化目标,根据优化目标,求出混合同步轨线,设计了控制器.以超混沌Lorenz-Stenflo系统为主系统,Chen混沌系统为从系统为例,基于Matlab进行数值仿真,验证了方法的有效性. 相似文献
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基于支持向量机的旋转机械故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:2
为了解决旋转机械故障的在线诊断识别问题,用小波包从旋转机械的震动信号中提取特征向量,给出了一种基于支持向量机的故障诊断分类方法。该方法通过有限的学习样本,建立旋转机械故障特征与其运行状态之间的关系。利用获得的矿井提升机减速箱齿轮数据建立了多级故障分类器,通过对样本的分类输出检验,验证了该故障诊断方法的可行性。 相似文献
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针对人工神经网络等传统方法的不足,提出了一种利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的热电偶非线性校正方法。在该方法中,根据正反馈原理构造形式为幂级数展开模型的非线性补偿器,并利用LS-SVM线性回归算法辨识该补偿器幂级数序列模型的系数。通过该补偿器之后,热电偶可得到理想的线性特性。最后,对铂铑30—铂铑6热电偶(B型)进行非线性校正实验,实验结果表明:在0~1 820℃范围内,校正后系统的线性度小于0.035 3。因此,所提方法有效,且能应用于其他相似系统的非线性校正。 相似文献
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基于LS-SVM的传感器智能校正及温度补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的传感器非线性校正及温度补偿的新方法,并给出了相应的过程和算法。在该方法中,LS-SVM被用作构建逆模型,并通过该模型映射传感器非线性特性,同时实现了传感器的温度补偿和非线性校正。通过实际电容式压力传感器校正的实验结果表明:所提模型建模速度比SVM模型高1~2个数量级,补偿误差仅为SVM模型的20%左右。因此,该学习速度快、补偿精度高、抗噪声干扰能力强,适合传感器温度补偿及校正。 相似文献
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基于EMD与LS-SVM的风电场短期风速预测 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高风电场风速短期预测的精度,提出了将经验模式分解与数据挖掘方法相结合对风速时间序列进行建模预测.对风速时间序列进行经验模式分解,使之分解为若干不同频带的本征模式分量.对不同频带的平稳分量建立相应的最小二乘支持向量机预测模型,将各模型的预测值等权求和得到最终预测值.仿真实验结果表明,风电场短期风速预测的MAPE为1.507%,提高了此类预测的精度,表明了该方法的有效性. 相似文献
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一种基于Cholesky分解的动态无偏LS-SVM学习算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对最小二乘支持向量机用于在线建模时存在的计算复杂性问题,提出一种动态无偏最小二乘支持向量回归模型.该模型通过改进标准最小二乘支持向量机结构风险的形式消除了偏置项.得到了无偏的最小二乘支持向量机,简化了回归系数的求解.根据模型动态变化过程中核函数矩阵的特点,设计了基于Cholesky分解的在线学习算法.该算法能充分利用历史训练结果,减少计算复杂性.仿真实验表明了所提出模型的有效性. 相似文献
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机载燃油泵的健康状态是保障飞行任务完成的先决条件,实现机载燃油泵故障诊断的关键是敏感故障特征的提取。由于机械系统的复杂性,机载燃油泵振动信号的随机性表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。基于此,在模糊熵的基础上引入尺度因子,对振动信号在不同尺度下进行复杂性度量。然后将多尺度模糊熵特征量作为支持向量机的输入参数以识别故障状态,并采用遗传算法对支持向量机的核函数参数及惩罚参数进行优化。实验结果分析表明,该方法可有效提取故障特征,实现机载燃油泵的故障诊断。 相似文献
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针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线检测的问题,提出了一种基于小波和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法.首先通过小波变换把样本数据序列分解为不同频段的子序列,然后对这些子序列分别采用LS-SVM进行建模,最后通过小波重构得到主导变量的估计值.其中采用量子粒子群算法(PSO)来优化选取LS-SVM参数.通过仿真实验验证此方法,实验结果表明所提出的方法具有估计精度高、泛化能力强等优点. 相似文献
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基于LS -SVM理论、动态逆控制和反演控制方法,针对具有非匹配不确定性的BTT导弹非线性数学模型,设计了一种基于LS- SVM的BTT导弹动态逆反演控制律;对传统反演控制律设计的不足之处,采用LS- SVM法逼近BTT导弹控制系统中带有未知成分非线性函数,从而实现了无需精确数学模型的全新控制律,避免了因建模误差对控制带来的不良影响,在此基础上,利用李亚普诺夫方法证明了系统的稳定性和收敛性;仿真结果表明,文章所设计的控制律,对导弹控制系统中存在的不确定因素具有较强的鲁棒性和自适应性. 相似文献