基于小波变换和支持向量机模拟电路故障诊断方法

为提高模拟电路故障诊断效率,克服依据单一信息进行诊断的不足,提出了一种支持向量机信息融合的模拟电路故障诊断方法;首先构建了基于支持向量机的信息融合诊断模型,其次给出了基于小波包变换的能量特征提取和基于主元分析特征压缩方法,分析了支持向量机一对一多分类方法,最后通过模拟电路的仿真实验,与未进行信息融合,以及bp、rbf和pnn等神经网络对比,结果显示,基于支持向量机信息融合方法的诊断精度最高,约为97.3%。

为提高模拟电路故障诊断率,提出一种基于iwo-pso优化支持向量机的电路故障诊断方法。通过对典型电路进行monte-carlo分析,提取输出端时域信号,经小波包提取特征参量,生成样本数据,再经iwo-pso改进入侵杂草算法,优化多核svm参数后建立相应故障诊断模型。实验表明,该模型能较好实现地电路故障诊断模拟,与已有方法相比,可获得较高的故障诊断正确率。

针对支持向量机(supportvectormachine)及小波分解用于模拟电路故障诊断时,一对一算法具有操作简单、诊断精度高、所需确定参数少,小波分解能表现电路响应特征但最优小波基选取目前缺乏有效方法的特点,提出利用混合粒子群算法(hybridparticleswarmoptimization,hpso)对小波基及一对一支持向量机的参数进行联合优化。将该方法应用于模拟滤波器的仿真电路实验,结果表明:利用该方法很容易求出全局最优解,能实现对最优小波基选取及支持向量机参数进行联合优化,避免了参数选择的盲目性,提高了模型的诊断精度。

研究电路的故障问题,应提高快速性和准确性。为提高仿真电路故障诊断效率,给出了一种基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断方法。首先通过小波包变换实现了信号的能量特征提取,根据主元分析完成了特征压缩;其次针对支持向量机多分类一对一方法存在的不可分类区,将其与最近邻分类法相结合,实现了电路的故障诊断,并提出了一种混合遗传算法实现了小波函数和支持向量机参数的同步选择;最后通过一仿真电路的仿真实验,与bp,rbf和pnn等神经网络对比,结果显示基于支持向量机的方法诊断精度最高,达到98%,为设计提供参考依据。

为了解决因缺少大量故障数据样本而制约数字电路故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的故障诊断仿真模型。由fpga仿真产生数字电路,由pci-7200i/o卡进行采集。支持向量机建立在vc维理论和结构风险最小原理基础上,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷。在选取诊断模型输入向量时,对故障信号进行筛选,简化了故障特征向量的提取。仿真结果表明支持向量机可以有效地对数字电路故障进行诊断。

支持向量机（svm）是-种解决小样本分类问题的最佳理论算法,它的核函数的参数选择非常重要,直接影响着故障诊断的准确率.本文将粒子群算法（pso）用于支持向量机的参数优化,提出基于粒子群支持向量机的故障诊断模型,并将其运用于轨道电路中.通过对比matlab仿真结果得出：经过粒子群寻优得到的参数比随机选取的参数更优,所建立的pso-svm模型的故障诊断准确率高于普通的svm模型.

支持向量机(svm)算法以统计学习理论为基础,依据结构风险最小化的原则,且在有效的特征信息有效的情况下,能够对数据中隐藏的有效信息进行挖掘。故本文用支持向量机对zpw-2000轨道电路进行故障诊断研究,且用遗传算法和粒子群算法对其中的参数进行优化,进而实现故障类别的判断。对提高铁路信号维护的智能化水平有重大意义。

核数据的获取和处理包括探测器将核粒子能量通过模拟放大器转换成与之对应的脉冲幅度;再由模拟-数字转换器(adc)或时间-数字变换器(tdc)将探测器给出的脉冲幅度(或时间间隔)变换成离散的核信息数据。本文根据其离散数据提取特征值并进行模式识别,尝试基于支持向量机的模拟电路故障定位,并通过软件仿真对此方法进行检验。通过具体成形放大模拟电路仿真实验,验证了支持向量机对模拟电路故障定位的有效性。

电力云计算将虚拟化与分布式技术代替传统的服务器+san/nas信息计算模式,虚拟池对数据的整合与管理在提高资源利用率和降低建设成本的同时,由于电力云稳定和可靠工作的前提很大程度上依赖于良好的网络状态,由此也带来故障诊断更加复杂的新挑战.为了实现电力云网络故障的诊断,针对网络故障本身具有的小样本和非线性特征,采用支持向量机svm算法,在二分类无法解决多分类的基础上进行改进,选择了一对一svm,借助实验数据和matlab仿真结果验证了其可行性.

电力云计算将虚拟化与分布式技术代替传统的服务器＋san/nas信息计算模式,虚拟池对数据的整合与管理在提高资源利用率和降低建设成本的同时,由于电力云稳定和可靠工作的前提很大程度上依赖于良好的网络状态,由此也带来故障诊断更加复杂的新挑战.为了实现电力云网络故障的诊断,针对网络故障本身具有的小样本和非线性特征,采用支持向量机svm算法,在二分类无法解决多分类的基础上进行改进,选择了一对一svm,借助实验数据和matlab仿真结果验证了其可行性.

企业在实际发展的过程中,机械设备作为原生的发展动力,对于自身的长期健康发展具有非常重要的影响。而落实到机械故障诊断方法研究中来,可以充分利用故障数据样本来对其诊断发展过程中出现的一些问题进行有效的把握,充分分析支持向量机的机械故障诊断方法的实质性内容,更好的加强分类故障的有效排除,并且提升诊断方法应用的有效性水平。因此,本文在研究的过程中,主要从支持向量机的相关原理出发,在对基本内容进行系统分析的同时,积极探索多故障分类器的相关建立与测试,从而更好的把握后续内容,推动我国社会经济的不断繁荣与进步。

故障样本的缺乏严重制约智能故障诊断的发展,本文提出支持向量机应用到发动机故障诊断中,该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广,而且模型简单,具体是将汽车在典型故障下尾气中各气体的体积分数作为训练样本。用处理过的样本和最优参数建立基于支持向量机的多元分类器模型,进行故障类别诊断。经过libsvm工具箱进行仿真,结果表明经优化后的支持向量机对于小样本故障诊断有很高的准确率。

支持向量机作为基于统计学理论的机器学习方法，在人工智能识别方面的研究起到了重要的作用。本文将支持向量机智能识别方法引入到机械设备的故障诊断当中，并对支持向量机模型起到关键作用的惩罚因子c和核参数g采用了交叉验证的方法进行最优化计算。建立了基于优化的支持向量机的机械设备故障诊断模型，并且进行了相关实验，实验表明，采用本文介绍的基于支持向量机的故障诊断方法可有效识别出机械设备的故障类型，对机械设备的故障诊断提供了有效的诊断方法。

针对电梯的几种常见故障,论文采用了最小二乘支持向量机(ls-svm)诊断的方法。采集电梯几种故障状态下的振动信号,用最优小波包的理论分析计算故障振动信号的能量分布,将其能量分布与时域指标相结合,以构造故障特征向量,作为ls-svm的输入来识别电梯的故障原因,并采用遗传算法优化ls-svm的相关参数。通过对电梯六种常见故障的诊断结果表明,基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机用于电梯故障诊断是一种有效的方法。

采用最小二乘支持向量机预测算法对电力电子电路进行故障预测.以基本降压斩波电路为例,选择电路输出电压作为监测信号,提取输出电压平均值及纹波值作为电路特征性能参数,并利用ls-svm回归预测算法实现故障预测.仿真结果表明,利用ls-svm对基本降压斩波电路输出平均电压与输出纹波电压的预测相对误差均低于2%,能够跟踪故障特征性能参数的变化趋势,有效实现电力电子电路故障预测.

针对水电机组故障信息缺乏、故障识别困难等问题,提出基于支持向量机的水电机组故障诊断模型.并针对实测水电机组故障数据,分析支持向量机水电机组故障诊断模型和常用的神经网络故障诊断模型等理论在水电机组故障诊断中的优劣.研究表明,支持向量机理论在小样本情况下比神经网络具有更强的诊断能力.

针对水电机组故障样本少的问题,将支持向量机引入水电机组故障诊断研究,提出一种结合小波频带分解与最小二乘支持向量机的水电机组故障诊断模型。基于机械设备\"能量-故障\"映射关系,运用小波分解提取机组振动信号各频带能量特征值,然后将能量特征值输入到多分类的支持向量机,实现对机组不同故障类型的识别。通过实验信号分析,表明将小波能量提取与支持向量机结合进行水电机组故障诊断是可行有效的,并具有较高的故障分辨能力,为水电机组故障诊断提供了新的方法和思路。

提出了一种利用小波包分析提取水电机组的振动故障特征和基于支持向量机的水电机组振动故障诊断方法。以二值分类为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器。先对水电机组的振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使分类器能够建立频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的,并以水电机组振动多故障分类为例,进行了应用检验。结果表明,与常规方法相比,该方法简单有效、并具有很好的分类能力和良好的鲁棒性,可以满足在线故障诊断的要求,适合水电机组振动故障的诊断。该方法为水电机组故障诊断向智能化发展提供了新的途径。

电梯故障时,具有故障特征提取困难和故障类型识别率低的问题。因此,拟提取其振动信号并进行分析,找到故障特征。然而,鉴于其振动信号为非平稳、非高斯且背景噪声较大的信号,给有效辨识造成很大困难,所以,提出应用最优小波包分解和最小二乘支持向量机相结合进行电梯智能故障诊断的方法。借助最优小波包理论,首先提取电梯故障振动信号的能量分布;然后将其能量分布与时域指标相结合,构造故障特征向量;最后,将故障特征向量作为粒子群算法优化最小二乘支持向量机的输入对电梯故障类型进行识别。仿真结果表明,最优小波包理论与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断技术发挥了两者的优势,证明了该方法的有效性和实用性。

电梯故障时,具有故障特征提取困难和故障类型识别率低的问题。因此,拟提取其振动信号并进行分析,找到故障特征。然而,鉴于其振动信号为非平稳、非高斯且背景噪声较大的信号,给有效辨识造成很大困难,所以,提出应用最优小波包分解和最小二乘支持向量机相结合进行电梯智能故障诊断的方法。借助最优小波包理论,首先提取电梯故障振动信号的能量分布;然后将其能量分布与时域指标相结合,构造故障特征向量;最后,将故障特征向量作为粒子群算法优化最小二乘支持向量机的输入对电梯故障类型进行识别。仿真结果表明,最优小波包理论与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断技术发挥了两者的优势,证明了该方法的有效性和实用性。

在现代化生产中，随着机电设备的不断增多，在运行过程中难免会发生故障，这就要求需要及时对出现故障的设备进行诊断，以保证设备的正常运行。然而，随着故障诊断技术的发展，支持向量机在设备故障诊断中得到了广泛应用，其是一种基于数据学习，以传统统计学理论的方法，可以有效减少算法设计的随意性。

在现代化生产中，随着机电设备的不断增多，在运行过程中难免会发生故障，这就要求需要及时对出现故障的设备进行诊断，以保证设备的正常运行。然而，随着故障诊断技术的发展，支持向量机在设备故障诊断中得到了广泛应用，其是一种基于数据学习，以传统统计学理论的方法，可以有效减少算法设计的随意性。