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1.
针对船用往复式二级空压机振动信号非线性、非平稳性问题，利用振动信号辨识故障，综合集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和支持向量机（support vector machine, SVM）的信号处理优势，提出一种将EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断方法。模拟正常状态和4种故障状态进行故障诊断实验。采集的振动信号用小波降噪法进行处理。为模拟船用空压机实际工作环境，在EEMD处理过程中加入加性高斯白噪声（信噪比7.5 dB）。以相关性为评价指标选取各状态下本征模态函数（intrinsic mode function, IMF），并以每个IMF的能量熵和奇异值熵作为特征值，采用SVM分类器识别故障。实验表明：与基于经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）和SVM等故障诊断方法相比，该方法能更有效地识别故障。该方法在实船应用中获得较好的诊断效果，可为现代船舶智能故障诊断研究提供参考。 相似文献
2.
曹丰文 《苏州市职业大学学报》2007,18(2):41-44
基于支持向量机的变压器故障诊断分类方法,通过有限的学习样本,建立变压器故障特征与其溶解气体之间的关系。利用获得的故障变压器数据建立了故障分类器,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
3.
为提高船舶柴油机废气涡轮增压器的可靠性,确保人员及船舶设备的安全,基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相关理论,对船舶柴油机废气涡轮增压器进行智能故障诊断.根据SVM智能故障诊断理论,分析废气涡轮增压器常见故障;研究SVM在船舶柴油机增压器故障诊断中的应用.仿真实验表明:SVM在柴油机废气涡轮增压器故障诊断中具有很出色的拟合能力;运用SVM理论对柴油机增压器故障进行智能诊断是可行的. 相似文献
4.
为了有效地提高支持向量机(SVM)在工业过程中的故障检测性能,提出一种基于滑动窗口的核熵成分分析(KECA)和支持向量机(SVM)结合(MWKECA-SVM)的非线性过程故障检测方法.运用核熵成分分析(KECA)提取包含非线性特征信息的得分向量作为SVM的输入.运用正常和故障数据的非线性特征向量训练SVM模型获得判别分... 相似文献
5.
支持向量机作为机器学习中一个经典的分类算法，一直广受数据科学家的喜爱。无论是处理线性可分还是非线性可分数据，传统的支持向量机能够很好地解决二分类问题。针对给定的样本，支持向量机通过最大化最小间隔得到最佳的决策分界面，从而实现对新样本的类别预测。然而现实中的数据更为复杂多样，一方面数据的类别往往多于两个，近年不乏有优秀的多分类支持向量机算法出现；另一方面不同领域的数据的特征集中可能存在相对特殊的变量（称之为主变量，targeted variable），需要将其挑选出来并加以特殊处理，以保持主变量对最终分类结果的重要影响。考虑这两个方面，提出基于角度的变系数多分类支持向量机（TLAMSVM）模型以解决含有主变量的多分类问题。它使用具备更好几何解释能力的基于角度的间隔最大分类框架完成多分类，并引入变系数模型，通过选择合适的局部光滑函数处理主变量对模型的影响。把基于角度的变系数多分类支持向量机分别应用到模拟数据集和真实数据集上。数值结果显示，相比没有使用变系数思想或基于角度的多分类框架的多分类支持向量机，TLAMSVM模型具有更高的预测准确度。 相似文献
6.
《浙江国际海运职业技术学院学报》2019,(3):1-6
针对船舶推进永磁同步电机运行过程中出现的非平稳性和多分量性的振动故障信号,利用变分模态分解按照预设尺度将故障信号分解为K个模态分量,根据各个模态分量与原信号的相对熵值大小去除伪分量,提取最佳信号分量,利于果蝇优化算法动态调整搜索步长,搜寻影响最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)识别精度的超参数的最佳组合,最后将特征向量输入参数优化后的LSSVM进行故障识别。分析结果表明:基于优化LSSVM的振动故障诊断方法,对于永磁同步电机振动故障类别具有很高的识别率。 相似文献
7.
柴志成 《贵阳金筑大学学报》2008,(1):23-26
提出了一种基于SVM的网络异常流量检测新方法。分析了支持向量机的基本原理,结合网络流量异常检测的特点,讨论了异常检测的特征选择问题;提出了网络流量相关性、包长度统计变量以及异常报文统计等具有代表性的特征参数,描述了数据的预处理方法。试验结果表明,所选特征参数可有效地检测网络流量异常变化,说明基于支持向量机的在网络异常流量检测具有较好的可应用性。 相似文献
8.
对矿井提升机运行各参数的智能监测监控方法进行了探讨,设计了硬件测试回路.根据检测参数进一步识别提升机运行状态,对不同的故障工况分别进行报警、启动减速回路、紧急制动处理,并使用C++编制监控系统软件进行过程实时监测监控,以确保提升机安全可靠地运行. 相似文献
9.
随着电子商务的迅速发展,推荐系统与算法已经成为理论研究的热点。支持向量机是一种强大的分类工具,由其衍生出的支持向量机回归方法能很好地解决非线性回归问题。文中以电影推荐为例,引入支持向量机回归方法来分析项目的内容,构建用户模型,进而给出推荐。实验结果和理论分析表明这种推荐算法与传统协同过滤算法相比,能够明显提高推荐精度,并显著缩短了推荐所需时间;在大样本量情况下也能同样高效。 相似文献
10.
为改进现行发动机故障诊断方法的不足,寻找一种半自动或自动的发动机故障诊断方法，在传统发动机故障诊断方法的基础上，提出应用红外热成像技术进行故障诊断的方法.该方法对正常运转和故障运转条件下发动机特殊部位的温度场进行监测；通过对比热像图和绘制温度曲线图，结合图像处理技术，对发动机常见的漏水、漏油、发动异常和缺缸这4类常见故障进行诊断.实验结果验证了该方法的可行性.该方法与现行的振动、压力、能耗、尾气等相应方式相比，具有非接触、无干扰、无损、准确、无需大量仪器、便捷、直观、迅速等优点.故障所对应的温度特征指向性明确.若能结合相应的识别程序对故障进行自动识别，就能在提高诊断效率和精度的同时防止因操作人员操作不当等造成的事故，对实现自动、半自动故障诊断具有重要意义. 相似文献
11.
基于SVM分类器的集装箱箱号识别法 总被引：1，自引：1，他引：0
为准确、高效地识别集装箱箱号,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的集装箱箱号识别法.在对大量箱号图片进行实验并统计各种特征识别率的基础上,经过预处理、箱号定位、字符分割,得到36×22像素大小的二值化图像;提取箱号字符的边界和质心特征、改进的灰度直方图特征以及边缘方向直方图... 相似文献
12.
由于半导体产业的设计和外包代工制造全球化趋势,使得集成电路容易受到硬件木马造成的严峻威胁。基于电路退化模型等的隐秘硬件木马通常将恶意行为隐藏在正常的芯片行为中,从而难以被传统的测试和验证方法发现。建立一个高效的机器学习框架,利用指令级侧信道功耗特征对无木马和插入木马的芯片电路进行分类。算法模型采用不同的指令和木马构造提取的特征向量集。为评估检测方法性能,在Altera Stratix Ⅱ FPGA中实现基于MC8051微控制器的基准电路,并详细分析在有监督和无监督模式下的5种机器学习算法模型。测试结果表明,综合各种特征条件,有监督的朴素贝叶斯方法检测准确率最高,平均为95%,有监督的支持向量机方法运行时间最短,平均为0.04 s。另外验证了无监督的支持向量机可以作为一种没有黄金参考模型下的有价值方法,即使在恶劣训练条件下,其检测准确率也在17%~72%。 相似文献
13.
提出一种基于主成分分析和支持向量机与线性判别分析结合算法的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标鉴别方法. 利用主成分分析算法对SAR图像向量进行降维并提取其全局特征,对降维后的全局特征采用最小类内散度支持向量机算法进行变换,并对变换结果训练生成最佳分类器,进行分类完成目标鉴别. 实验结果表明该方法可以获得较高的分类正确率. 相似文献
14.
为实现船舶能效的智能优化,从船舶通航环境出发,研究船舶通航环境的智能识别方法。基于所获得的船舶通航环境大数据,建立基于改进K均值聚类算法的船舶通航环境类别知识库,设计相关系数加权的K近邻算法,实现船舶通航环境的智能识别。实例分析结果表明,此基于改进K近邻算法的智能识别方法的识别准确率可达97.25%,相对于未改进的K近邻算法,准确率提高7.81%。所提出的智能识别方法可为基于通航环境智能识别的船舶分段航速智能优化方法的研究奠定基础。 相似文献
15.
吕茂岩 《胜利油田职工大学学报》2002,(2)
对外输泵设备的运行状态监测,可利用其温度、振动、压力等参数的变化来获取故障信息,然后对设备的运行状况进行判定,并对异常情况进行报警;从而为泵类设备的故障诊断提供了一套具体可行的自动监测方法。 相似文献
16.
徐斌 《重庆电子工程职业学院学报》2012,(1):165-167
智能诊断技术的研发与运用为汽车的故障诊断开辟了新的途径,基于神经网络的发动机故障诊断技术是智能诊断技术的重要组成部分。本文对基于BP神经网络、非BP神经网络及神经网络与其他技术相结合的汽车发动机故障诊断的研究进展进行了综述,并对三种发动机故障诊断技术进行了比较,展现了神经网络技术在智能诊断汽车故障系统中的运用和发展。 相似文献
17.
介绍了一个更有效的基于支持向量机的实时超声波钢轨伤损自动检测分类系统.根据钢轨伤损的特点提取特征量,利用基于支持向量机的分类预测算法实现钢轨伤损的实时检测分类,并基于统计处理的计算伤损尺寸.在嵌入式系统DSP中利用该机器学习算法实现了伤损的实时处理和测试.实现了钢轨伤损实时报警、显示伤损类型、所处轨内位置及程度. 相似文献
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随着新一代信息技术的发展,许多传统工厂开始向智能工厂转型。如何对智能工厂中海量数据进行处理,从而提高工厂的生产效率仍然是一个严峻的问题。基于智能工厂的特性提出适用于智能工厂的雾计算框架,使用Kubernetes对容器化的智能工厂应用进行自动化部署。并且提出基于遗传算法改进的区间划分遗传调度算法（interval division genetic scheduling arithmetic,IDGSA）对智能工厂中的容器应用进行调度分配。仿真实验表明,与Kubernetes缺省的调度算法相比,IDGSA算法可使数据处理时间减少50%,雾计算资源使用率提高达60%;与传统的遗传算法相比,在迭代次数更少的情况下,可使数据处理时间减少7%,雾计算资源的使用率提高9%。 相似文献
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在分析智能故障诊断方法的基础上,提出了粗糙集和遗传算法集成的策略,进而给出了该方法的知识获取模型．该模型首先将粗糙集理论引入到故障诊断特征提取中,用于解决实际故障诊断数据样本分类边界不确定问题,接下来采用优化能力较好的遗传算法进行故障规则获取．通过实例验证表明：在有效保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征． 相似文献
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针对船公司无法实时获取船舶设备运行参数的问题,以某工程船舶变频传动系统远程状态监测与故障诊断系统为研究对象,分析系统的体系架构、主要功能、关键技术及实现方法,建立船舶变频传动系统远程状态监测和故障诊断系统.该系统基于CDMA和因特网网络完成数据远程传输,实现本船与远程监测和诊断,满足工程船舶机务管理要求.在起重船实际应用中表明,该系统兼具技术的先进性和实用性,运行稳定可靠,可推广至相似船舶的监测与诊断. 相似文献