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《后勤工程学院学报》2016,(4)
针对储运过程工艺复杂、监控变量多且故障样本数据相对有限的问题,在介绍主元分析原理和支持向量机方法的基础上,提出了主元分析与支持向量机相结合的储运过程故障诊断方法,建立了提高故障诊断速度和诊断性能的故障诊断模型。首先采用主元分析法进行特征提取实现降维,其次构造新的训练和测试样本集,最后训练支持向量机分类器的故障诊断流程。以数字化油库为仿真实验对象,进行了油料收发过程中的故障诊断实验,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 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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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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导弹智能故障诊断专家系统的一种实现方法 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献