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基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。 相似文献
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针对柴油机失缸故障检测排除工作效率低的问题,利用瞬时转速分析方法实现柴油机失缸故障快速检测。通过坦克实车故障模拟试验,测量了柴油机气缸失火时的瞬时转速信号,采用非线性插值方法对瞬时转速序列进行整周期调整。利用小波包分解方法对瞬时转速信号提取了转速波动信号,分析提取了瞬时转速信号的复杂度和时域、频域特征,建立了基于支持向量机的故障诊断模型,实现了气缸失火故障诊断,并利用瞬时转速波动率作为判定参数,实现了故障定位。 相似文献
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舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。 相似文献
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提出了一种新的基于Gabor小波特征重组的支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新特征矩阵,分别利用PCA方法降维去噪,最后构造40个支持向量机分类器并采用选票决策机制决定识别结果。实验结果表明,该方法不仅拓宽了主元分析法中累积方差贡献率可选范围,并在一定程度上解决了核参数选择难的问题,同时取得了理想识别效果。 相似文献
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针对模拟电路故障诊断中单一诊断模型诊断结果模糊性与不确定性较大的不足,基于信息融合原理,提出一种结合神经网络、支持向量机(SVM)与DS证据理论的综合诊断模型。在分析了传统BP神经网络与支持向量机的缺点后,分别用改进的免疫遗传算法和粒子群算法对其进行结构优化。利用两种模型的初步诊断结果进行DS证据理论的基本概率分配(BPA),得到证据理论的两个证据体。采用DS融合算法进行决策层融合诊断,定位故障元件。仿真验证表明,该方法可以有效提高故障诊断的准确率,避免了单一诊断模型的偶然性与不确定性。 相似文献
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提出分层聚类与支持向量机集成的算法,以多级二叉树结构的SVM实现故障的分级诊断。根据最大间隔距离原则,对各故障模式电路特征的逐次聚类二分获得二叉树,使每个节点的SVM具有最大分类间隔,减少了误差积累,从而优化了SVM的组合策略。聚类上利用遗传粒子群算法对样本进行聚类。经模拟电路仿真结果显示,该方法与一对一、一对多方法相... 相似文献
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在利用隐秘软件进行信息隐藏时,大多会改变载体的统计特征,针对这一特点本文提出了一种基于统计量的隐秘音频文件检测算法。本算法综合使用了小波包变换和支持向量机技术,分别用于特征形成和分类判别。在不同嵌入率下对几种常见的隐秘软件生成的隐秘音频进行仿真试验,结果表明,该算法具有较强的通用性,对于隐密音频文件具有较高的识别率。 相似文献
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基于MHMM-SVM混合模型的雷达发射机性能退化状态监测 总被引:1,自引:1,他引:0
雷达发射机结构复杂,早期性能退化状态呈现多样化。为此,给出了一种MHMM-SVM故障诊断模型。该模型首先通过小波分析来提取观测信号的特征向量,然后从提取的特征向量中提取部分作为样本完成模型训练并生成发射机各种退化状态的分类器,最后给出诊断结果。仿真验证结果表明:MHMM-SVM故障诊断模型对电子装备早期故障的识别率明显优于MHMM、SVM单一模型。 相似文献
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针对齿轮箱启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法诊断精度不高的现状,将阶次小波包和粗糙集理论引入轴承的故障诊断中,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号进行重采样,得到等角度分布振动信号,其次采用小波包对该信号分解—重构,并对每个频段的能量进行归一化,构成特征向量,通过粗糙集理论得到清晰、简明的决策规则,最后通过故障实例验证该方法的有效性。 相似文献
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针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在模拟电路故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的故障诊断方法.首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值,作为证据组合的依据;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果.通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能融合有效故障信息,大大提高了系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统不确定性. 相似文献
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基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术 总被引:3,自引:0,他引:3
利用小波包频带能量检测技术对观测信号进行处理,从中获取反映故障特征的信息,以此作为输入对网络进行训练,可对故障进行比较可靠的分类。同时介绍了利用小波包频带能量检测技术提取观测信号特征向量的方法和步骤,以及基于松散小波神经网络的故障诊断方法。最后结合某型导弹舵系统故障诊断的实例,给出仿真试验,证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对人工神经网络在对装备电路进行故障诊断时出现的网络结构庞大,而影响网络诊断速度的问题,提出了模块化诊断思想。首先根据电路的功能特点以及系统电路分割的原则,将装备电路分割成具有独立功能的模块及子模块,然后建立起混联、串联2种模型,分别对其提出逻辑思想、模糊信息融合的诊断方法,从而将电路故障快速、有效地定位在模块级别,如需进一步诊断元器件故障,只需对故障子模块建立规模较小的诊断网络,从而有效避免诊断大规模电路时诊断网络结构庞大的问题。 相似文献
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针对SVM故障诊断方法无法对新故障模式进行有效检测的问题,在阐述OCSVM原理的基础上,详细分析了各种参数对其性能的影响,提出了基于OCSVM和多类分类MCSVM相结合的新故障检测与诊断方法.实验结果表明,该算法在故障诊断及新故障检测方面有较高的精度,具有良好的推广性. 相似文献