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利用船舶目标辐射噪声DEMON谱特征,采用支持向量机改进算法,实现了对船舶螺旋桨桨叶数的分类识别应用研究。针对支持向量机算法对噪声比较敏感和求解最优分类面时约束较多不利于支持向量机最优分类面寻优的问题,在保持支持向量稀疏特性和应用径向基核函数的条件下,对支持向量机算法在松弛变量和决策函数2方面进行改进,构造齐次决策二阶损失函数径向基支持向量机改进算法,进行理论分析、数据仿真实验,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶螺旋桨桨叶数的分类识别实验。结果表明,该改进算法实现了支持向量机在二次规划中的最小约束条件下最优分类面求解,具有模型参数寻优空间广阔、总体分类性能优的特点,其分类性能优于原支持向量机算法,适用于利用船舶目标辐射噪声DENOM进行船舶螺旋桨桨叶数分类应用。 相似文献
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电力系统的故障诊断可以保证船舶的正常工作,针对当前单一模型无法全面、准确对船舶电力系统故障进行诊断的难题,提出一种基于组合模型的船舶电力系统故障诊断模型。首先提取不平衡负载下船舶电力系统的信号,并提取状态特征,然后采用隐马尔科夫法对船舶电力系统故障进行初步诊断,采用支持向量机对船舶电力系统故障进行进一步诊断,以提高船舶电力系统故障诊断的准确性。最后进行船舶电力系统故障诊断的测试,测试结果表明,组合模型可以从多个角度对船舶电力系统的工作状态进行分析,船舶电力系统故障诊断率高,不仅有降低了船舶电力系统故障的错误诊断率,而且改善了船舶电力系统故障效率。 相似文献
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本文介绍船舶推进系统的基本结构、分类以及核心部件,总结船舶推进系统中的推进电机模型、逆变器模型、推进器模型、船舶阻力模型和船舶推进模型,研究了基于神经网络以及支持向量机的故障诊断和预测技术.本文研究对船舶推进系统的发展具有推动作用. 相似文献
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利用支持向量机建立了批量生产成本费用模型,批量生产成本费用与影响因素的关系可通过支持向量机的核函数和拉格朗日乘子得到体现。由于支持向量机综合考虑了结构风险和经验风险,使得模型的泛化能力增强。通过实例与熟练曲线法、最小二乘法和加权最小二乘法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是目前模式识别领域中最先进的机器学习算法,采用了核函数的思想,把非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度.文中对SVM在船用柴油机故障诊断中的应用进行了论述,运用支持向量机理论对其进行了故障诊断的仿真研究和试验研究. 相似文献
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曹乐乐张鹏高泽宇张跃文孙培廷 《中国舰船研究》2022,(6):103-110
[目的]船舶系统由多设备的复杂机构组成,各组件参数具有动态性和非线性的特点,所以故障诊断过程复杂。为提高诊断效率,提出一种动态特征融合方法。[方法]利用分形理论、动态理论及核主元分析(KPCA)法对系统状态数据进行重构、映射及筛选,得到主元特征数据矩阵,求得平方预测误差(SPE)及相应的控制限,构建出基于船舶柴油机进排气系统健康数据的离线监测模型,利用该模型对系统进行故障诊断分析。为验证模型的有效性,选取某船舶柴油机进排气系统的故障数据进行验证分析。[结果]结果表明,动态特征融合分析方法可有效实现对系统动态非线性状态数据的精确分析,实现对系统故障的高效分析和诊断。与KPCA及支持向量机(SVM)方法相比,所提方法具有更好的故障诊断性能。[结论]该方法可实现船舶柴油机进排气系统故障的检测和诊断,提升系统运行的可靠性和安全性。 相似文献
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文中利用粗糙集和 SVM 理论相结合的方法对柴油机故障进行快速准确分类预测诊断。首先对收集的故障特征数据进行预处理,再运用粗糙集理论进行属性约简得到最优决策属性表,然后使用 SVM 理论中的分类预测规则对最优决策属性表进行诊断分类,得出诊断结果。通过实例分析验证了该诊断方法优于单一的粗糙集诊断和 SVM 诊断。 相似文献
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基于支持向量机的船舶柴油机故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了支持向量机(SVM)的机理,应用SVM对船舶电站主柴油机进行故障诊断,研究了SVM参数的选择方法,仿真结果表明,SVM具有较好的诊断效果和较强的抗噪声能力;对复合故障样本诊断准确度较RBF神经网络高. 相似文献
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阐述了SVM算法在液压系统的故障诊断领域中的应用及其诊断效果.以全液压克令吊模型为研究对象,将克令吊模型的回转回路作为一个独立系统,使用功率键合图方法建立其数学模型,并用Matlab中的Simulink对模型进行计算机仿真,对回转回路选择不同的参数进行流量的特性仿真,运用支持向量机理论依据流量值的特性对回转回路进行故障分类,得到了令人满意的故障分类正确率. 相似文献
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通过故障诊断可以对水面无人艇可能要发生的故障进行预报、分析和判断,从而及时调整控制策略以抑制故障的继续发展,为消除故障、维修设备提供准确的技术支持.SVM是基于统计学习理论的一种机器学习方法,常用于故障诊断,在解决小样本、高维度、非线性模式识别问题中有独特优势.SVM分类的准确率由其属性参数直接决定,而最佳的属性参数往往很难直接得到.基于粒子群优化SVM(PSO-SVM)的水面无人艇故障诊断方法,即将粒子群优化算法(PSO)用于SVM属性参数的优化选择中,充分发挥了PSO算法的全局搜索能力和易于实现的优势.水面无人艇故障诊断实例分析结果表明,PSO-SVM的故障诊断精度高于BP-NNs、GS-SVM、GA-SVM。PSO-SVM适用于水面无人艇故障诊断. 相似文献