激光雷达硬件故障数据的模式识别研究

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作者 贾权 郭计云 盛彬 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第4期195-199,共5页

利用当前方法对激光雷达硬件中的故障数据进行识别时,没有对数据进行预处理,导致准确率低、误报率高,识别时间长,因此,提出激光雷达硬件故障数据的模式识别研究方法。通过分析噪声和野值在小波变换域上的不同特性,利用双阈值小波变换法... 利用当前方法对激光雷达硬件中的故障数据进行识别时,没有对数据进行预处理,导致准确率低、误报率高,识别时间长,因此,提出激光雷达硬件故障数据的模式识别研究方法。通过分析噪声和野值在小波变换域上的不同特性,利用双阈值小波变换法处理数据中的噪声点、野值,缩短方法的识别时间;对处理后的数据进行高维特征融合处理,提取数据的关联规则特征量,并利用故障诊断分类器的特点构建多故障分类器,将提取的数据特征量输入到分类器中,进行聚类分析、输出聚类结果,完成识别。实验对比结果表明,所提方法的准确率保持在80%以上,误报率始终低于0.5%,识别时间最高仅为0.4 s,提高激光雷达硬件故障数据提取与应用质量。 展开更多

关键词 激光雷达 故障数据 预处理 小波变换域 特征融合 多故障分类器

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基于支持向量机的机械故障诊断方法研究 被引量：86

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作者 张周锁 李凌均 何正嘉 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1303-1306,共4页

针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原理和算法,并利用模拟故障数据建立了多故障分类器.这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障... 针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原理和算法,并利用模拟故障数据建立了多故障分类器.这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障分类器,不必进行信号预处理以提取特征量,便可实现多故障的识别和诊断.测试结果表明,当数据样本中含有26%的噪声时,故障分类器仍然能正确分类多种故障.这种诊断方法具有算法简单、可对故障在线分类和故障分类能力强的优点. 展开更多

关键词 故障诊断 支持向量机 机械故障 多故障分类器 智能诊断方法 故障分类

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基于支持向量机的多故障分类器及应用 被引量：34

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作者 张周锁 李凌均 何正嘉 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2004年第5期536-538,601,共4页

针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断的问题 ,本文改进了支持向量机多故障分类算法 ,依据此算法建立了多故障分类器 ,并应用于汽轮发电机组的故障诊断。应用结果表明 ,不必进行信号预处理以提取特征量 ,只需要用少量的时... 针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断的问题 ,本文改进了支持向量机多故障分类算法 ,依据此算法建立了多故障分类器 ,并应用于汽轮发电机组的故障诊断。应用结果表明 ,不必进行信号预处理以提取特征量 ,只需要用少量的时域故障数据样本建立故障分类器。该故障分类器可实现多故障的识别和诊断 ,并且具有算法简单。 展开更多

关键词 支持向量机 机械故障诊断 多故障分类器

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基于支持向量机故障诊断方法 被引量：8

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作者 谢芳芳 章兢 郑剑 《传感器世界》 2006年第4期42-44,共3页

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果。本文以双螺杆挤出机为例,介绍了基于支持向量机的多故障分类器,探讨了“成对分类”与“一类对多类”两种多类分类算法的应用。诊断实... 支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果。本文以双螺杆挤出机为例,介绍了基于支持向量机的多故障分类器,探讨了“成对分类”与“一类对多类”两种多类分类算法的应用。诊断实例表明,基于支持向量机的多故障分类器对设备故障具有很好的分类效果。 展开更多

关键词 故障诊断 支持向量机 多故障分类器

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基于MATLAB的汽轮机振动故障诊断仿真研究 被引量：3

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作者 刘海峰 《应用能源技术》 2015年第8期10-13,共4页

SOM神经网络是一种极具理论与使用价值的分类方法。基于SOM神经网络算法,在小样本情况下对汽轮机机组故障诊断进行了仿真研究,建立了多故障分类器,并将其应用于典型的汽轮机振动故障诊断。结果表明,应用该算法可以正确且快速有效地诊断... SOM神经网络是一种极具理论与使用价值的分类方法。基于SOM神经网络算法,在小样本情况下对汽轮机机组故障诊断进行了仿真研究,建立了多故障分类器,并将其应用于典型的汽轮机振动故障诊断。结果表明,应用该算法可以正确且快速有效地诊断多类汽轮机故障,可以为现场生产中汽轮机振动故障类型判断提供参考。 展开更多

关键词 汽轮机组 振动故障 故障诊断 SOM神经网络 多故障分类器

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基于改进支持向量机的水电机组多类轴心轨迹智能识别 被引量：4

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作者 郭鹏程 李辉 +1 位作者 袁江霞 罗兴锜 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第15期65-71,共7页

在水电机组故障诊断系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。而水电机组实际运行中轴心轨迹故障样本数量较少,依据其进行故障智能诊断无法准确完成,需结合相应频谱特性才可做出诊断。论文针对此问题,采用改进的支持向量机(suppor... 在水电机组故障诊断系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。而水电机组实际运行中轴心轨迹故障样本数量较少,依据其进行故障智能诊断无法准确完成,需结合相应频谱特性才可做出诊断。论文针对此问题,采用改进的支持向量机(support vector machine,SVM)多故障分类算法,建立了多故障轴心轨迹分类器,并应用于水电机组的故障诊断。结果表明,改进的SVM在样本数较少时取得较好的分类效果,样本数为16和50时,分类准确率达到了96.3%和91.2%,;并且在分类数增多时,分类准确率得到提高,而样本数增多时,分类准确率骤减。该故障分类器可实现多故障的识别和诊断,并且具有算法简单和对多故障轴心轨迹图形分类能力强的优点。该研究可为水电机组少样本轴心轨迹故障的智能诊断提供参考。 展开更多

关键词 支持向量机 试验 故障分析 水电机组 轴心轨迹 不变线矩 多故障样本分类器

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基于多故障分类的电力变压器故障自动检修方法 被引量：2

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作者 贾文皓 《电气自动化》 2021年第2期109-111,118,共4页

现有的电力变压器故障检修方法自动化程度较低。为此,引入多故障分类技术,对现有电力变压器故障检修方法进行优化。采用KPCA方法提取电力变压器数据特征,以数据特征为基础,选取核函数,依据最小二乘支持向量机设计多故障分类器,确定电力... 现有的电力变压器故障检修方法自动化程度较低。为此,引入多故障分类技术,对现有电力变压器故障检修方法进行优化。采用KPCA方法提取电力变压器数据特征,以数据特征为基础,选取核函数,依据最小二乘支持向量机设计多故障分类器,确定电力变压器故障类别与代码,依据多故障分类器以及电力变压器故障类别,搭建电力变压器故障自动检修模型,实现了电力变压器故障的自动检修。结果表明:相较于现有的电力变压器故障自动检修方法,提出的电力变压器故障自动检修方法极大地提升了自动化程度,具备更好的故障检修性能。 展开更多

关键词 KPCA方法 电力变压器 多故障分类器 自动化 数据特征

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一种基于快速特征选择的故障诊断方法

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作者 吕成岭 彭力 张立位 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第14期235-237,共3页

针对故障诊断中数据存在噪声和高维的缺点,使用一种快速特征提取方法对故障数据进行降维,该方法以特征信号的均值和方差作为其权重衡量的依据。利用支持向量机的模式分类功能,构造了基于特征提取的多故障分类器。实例表明,在保证诊断效... 针对故障诊断中数据存在噪声和高维的缺点,使用一种快速特征提取方法对故障数据进行降维,该方法以特征信号的均值和方差作为其权重衡量的依据。利用支持向量机的模式分类功能,构造了基于特征提取的多故障分类器。实例表明,在保证诊断效果的情况下,该方法实现了数据降维,降低了运算复杂度。 展开更多

关键词 特征提取 故障诊断 支持向量机 多类分类

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基于支持向量机的机械多故障智能分类方法研究 被引量：1

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作者 王长林 林玮 +2 位作者 陈鸿宝 秦启茂 宋宜梅 《煤矿机械》 北大核心 2009年第10期243-245,共3页

典型故障数据样本的严重不足是制约机械故障智能诊断技术发展的主要原因之一。提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,综合了单值和多值支持向量机分类算法,在此基础上,建立了多故障分类器。采用该方法对转子实验台典型的多故... 典型故障数据样本的严重不足是制约机械故障智能诊断技术发展的主要原因之一。提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,综合了单值和多值支持向量机分类算法,在此基础上,建立了多故障分类器。采用该方法对转子实验台典型的多故障数据进行分类,结果表明:只需少量的时域数据样本来训练分类器,即可实现多故障的识别与诊断,克服了已有方法需要对原始数据进行预处理的困难,可更方便地应用于机械设备多分类故障诊断领域。 展开更多

关键词 支持向量机 多故障分类器 机械故障诊断

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支持向量机及其在机械故障诊断中的应用研究

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作者 王长林 秦启茂 宋宜梅 《世界科技研究与发展》 CSCD 2009年第6期1101-1103,共3页

针对支持向量机分类算法中模型选择对分类精确性影响很大的问题,结合转子实验台模拟的典型旋转机械故障数据对影响多故障分类器分类性能的相关因素进行了研究。结果表明,在少量时域故障数据样本条件下,选用不同的核函数及核函数参数对... 针对支持向量机分类算法中模型选择对分类精确性影响很大的问题,结合转子实验台模拟的典型旋转机械故障数据对影响多故障分类器分类性能的相关因素进行了研究。结果表明,在少量时域故障数据样本条件下,选用不同的核函数及核函数参数对多故障分类器的分类精度有一定影响,为实际工程应用中选择合适的支持向量机核函数类型及其参数提供一定的帮助。 展开更多

关键词 支持向量机 机械故障诊断 多故障分类器

原文传递

基于随机森林的电网调度多源故障信息数据融合系统设计 被引量：4

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作者 马建伟 覃海 +1 位作者 李颖杰 陈根军 《电子设计工程》 2021年第8期9-12,17,共5页

为避免多源电网数据的无故调度覆盖,实现对故障信息参量的无误融合,设计了基于随机森林的电网调度多源故障信息数据融合系统。按照电网环境中多源故障信息的实际调度需求,联合信息管理模块与多源故障分析模块,完成新型数据融合系统的硬... 为避免多源电网数据的无故调度覆盖,实现对故障信息参量的无误融合,设计了基于随机森林的电网调度多源故障信息数据融合系统。按照电网环境中多源故障信息的实际调度需求,联合信息管理模块与多源故障分析模块,完成新型数据融合系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,建立基础型随机森林分类器,通过构建决策树训练集样本的方式,计算与信息数据相关的融合泛化误差数值,完成新型数据融合系统的软件运行环境搭建,结合相关硬件执行结构,实现基于随机森林的电网调度多源故障信息数据融合系统设计。对比实验结果表明,应用新型信息数据融合系统后,RTI、RBI调度参量极值均出现明显提升的变化趋势,有效避免了多源电网数据的无故覆盖行为,增强与故障信息参量所匹配的无误融合能力。 展开更多

关键词 随机森林 电网调度 多源故障信息 数据融合 基分类器 决策树

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