支持向量机技术的雷达板级电路快速故障诊断

介绍了支持向量机的基本原理.针对目前雷达装备诊断过程中存在的可更换板级电路多、传统诊断方法不理想等问题,提出了一种基于支持向量机的雷达板级电路快速诊断方法.建立了故障诊断样本训练和测试平台,对某型雷达预调器板进行了故障诊断实验.结果表明,该方法诊断准确性高,比其他方法更为快速有效,较好地解决了雷达可更换板级电路的故障诊断问题.     

基于改进LS-SVM的雷达故障诊断技术

针对传统雷达系统故障诊断流程复杂、诊断时间长且准确率仍有上升空间的问题,将改进最小二乘支持向量机算法引入到雷达系统故障诊断中,建立雷达故障诊断模型。该方法很好地解决了分类和函数估计问题,加快了诊断速度,改善了最小二乘支持向量机的鲁棒性和稀疏性,并提高了诊断准确率。通过对某型雷达故障诊断实例仿真,对比改进最小二乘支持向量机和传统神经网络在雷达故障诊断上应用的效果,仿真结果验证了该方法较传统神经网络,具有更好的雷达故障诊断效率和准确率。     

基于支持向量机的故障诊断方法及其应用

提出了一种采用模糊手段进行特征提取、支持向量机进行模式分类的内燃机燃油系统故障诊断方法.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能力,首先采用模糊手段对故障信号和原因进行特征提取,接着利用支持向量机进行分类实现特征级诊断,最后将其应用于内燃机燃油系统的故障诊断中,取得了令人满意的结果.     

基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断

提出一种基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断方法。利用支持向量机建立分类模型,模型以相电流功率谱为输入量,7种故障状态为输出量,选用高斯核,使用基于二叉树分类器的分类算法。将诊断结果与基于BP神经网络的诊断结果进行比较,结果表明基于支持向量机的分类器在功率变换器开关管开路故障诊断中具有更高的准确率和更好的泛化能力。     

基于改进支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集和改进加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想.首先阐述了粗糙集和加权最小二乘支持向量机的基本原理,并改进了最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集和改进加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程.实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值.     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

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。     

小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

支持向量机和声发射技术在齿轮裂纹故障诊断中的应用

为了解决齿根疲劳裂纹故障难以识别的问题,对齿轮箱正常和裂纹故障状态的声发射信号进行时间序列分析,利用AR模型的自回归系数作为齿轮箱不同状态时的特征向量,形成支持向量机的训练样本对支持向量机进行网络训练,实现对齿轮箱正常、轻微裂纹和严重裂纹故障状态的识别与诊断。实验结果表明:基于支持向量机和声发射技术的齿轮箱故障诊断系统能够准确地识别与诊断齿轮箱的裂纹故障状态,它对于齿轮裂纹故障检测是一种有效的诊断手段。     

小波包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,将小波包变换和支持向量机结合起来,提出了一种完整的模拟电路故障快算检测和准确定位的方案.利用小波包变换对电路输出电压信号进行多层分解,提取各频带的能量作为故障特征,给出了具体的特征提取方法;利用支持向量机的多分类一对一方法,完成电路的故障定位,同时实现了小波函数的选择.在一模拟电路的故障仿真实验中,通过与BP,RBF和PNN等神经网络对比,结果显示该方法的诊断效率是很高的.     

基于LS-SVM方法的某核电站主泵故障诊断

主泵是核电厂非常重要的设备,它直接关系到整个核动力装置能否安全运行,对其进行有效的故障诊断十分必要。支持向量机(SVM)具有使用较少的训练样本达到较好分类效果、不需要故障分类的先验知识的特点,可以应用于主泵的故障诊断。为此,首先使用小波变换提取某主泵的转子质量不平衡、转子不对中、碰摩等三种典型故障的故障信息,然后使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法对故障模型进行训练,最后对训练得到的模型进行故障诊断。诊断结果较好,从而验证了该方法的有效性。     

指挥控制系统故障诊断专家系统的设计与实现

以专家系统理论为基础,针对某指挥控制系统的组成和下属工作站的结构特点,分析了该系统故障发生和故障传播的机理,应用故障树分析法,建立起系统的故障树。研究了故障的知识获取和表示方法,推理策略和推理机的构建。应用面向对象技术,构建了一种基于层次诊断模型与故障树分析法相结合,融经验诊断和原理诊断为一体的故障诊断专家系统。     

基于事例推理的自行火炮故障诊断专家系统

根据自行火炮故障诊断的特点,以全新的角度提出基于事例与规则的混合推理方法,基于相似度建立了事例的描述和检索机制,并对二者的结合方式做了阐述。给出了专家系统的整体实现结构,对元知识的内容和用途做了说明。最后给出了一个多层、分布式诊断事例,验证了以上方法的正确性和整体实现框架的有效性。     

一个实用的外壳型军械装备故障诊断专家系统JXESDT

本文讨论了军械装备故障诊断专家系统(JXESDT)的设计思想和实现技术,阐述了它的多种知识表示方法和推理机设计,并引入第二代专家系统特有的深层推理概念,从而在JXESDT中建立了一种深浅层推理结合的机制。     

组合式空调机组故障诊断专家系统的设计与实现

通过分析某型组合式空调机组运行的实际需求,面向空调机组现场运行,以LabWindows/CVI8.5为开发工具,以SQL Server 2000数据库为平台建立系统知识库,采用基于故障树的故障分析及基于逻辑链的故障推理方法,构建了组合式空调机组故障诊断专家系统。     

基于BP神经网络的装备故障诊断专家系统研究

分析了神经网络和专家系统的特点,提出了基于BP神经网络与专家系统结合的某装备的故障诊断方法,构造了BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服了传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用了某型装备的故障实际数据进行了验证,结果表明了神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

导弹智能故障诊断专家系统的一种实现方法

针对导弹系统故障诊断的特点,将人工神经网络和专家系统技术结合起来,设计开发了一种导弹智能故障诊断专家系统,阐述了其系统结构及设计原理,该方法克服了传统的基于规则的专家系统的某些缺陷,在实际运用中是可行的。     

基于模糊数学的炮射导弹制导装置故障诊断

为解决炮射导弹制导装置故障诊断的不确定性推理问题,有效提高故障诊断的准确性,将模糊数学中的综合评判方法用于炮射导弹制导装置的故障诊断。通过专家经验和故障试验统计数据,构建模糊诊断数学模型,对制导装置故障进行模糊运算和故障诊断,从而确定故障原因。通过具体故障模糊诊断实例验证表明:该方法能够给出定量的故障诊断结果,可较准确地实现故障定位。     

基于CBR的指挥自动化装备故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础,综合运用基于案例推理和专家系统理论,对指挥自动化装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出具体的诊断实例,此方法充分利用CBR的优点,将提高指挥自动化装备故障诊断的正确性和效率。     

基于最小邻近准则的故障类型识别方法

对设备的多故障类型自动识别问题是设备进行自动诊断的难题之一。讨论基于信号频域特性的故障信号特征提取方法,利用这种方法可以把统计学的聚类分析技术用于故障类型识别,建立起一个由信号特征向量构成的向量空间,以最小邻近准则作为故障类型识别的依据。     

基于小波变换与SVM的复杂装备故障诊断研究

针对复杂装备故障信号提取困难、故障诊断精度低的现状,根据小波变换对处理非平稳信号的优越性和支持向量机(SVM)对模式分类的良好性能,提出了一种基于小波变换与SVM的故障诊断模型,并选取配电系统进行故障诊断仿真实验。结果表明该模型能利用少量训练样本完成故障诊断,有效提高装备故障诊断精度。