一种基于支持向量机的轴承表面缺陷检测方法

提出了一种基于支持支持向量机和主成分分析的轴承表面缺陷检测算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用主成分分析法(PCA)对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对降维后的样本采样学习,然后进行分类判断.实验结果表明,该算法能够较好地实现轴承缺陷的检测分类,有一定的实用价值.     

基于PCA-杜芬方程的隧道围岩状态突变风险分析

为提高隧道围岩状态突变风险的评估能力和优化隧道施工措施,首先,结合某在建隧道工程实际,运用主成分分析(PCA)法对其围岩状态影响因素进行筛选,找出累计贡献率较大的3个影响因素(围岩状态、施工工法、支护情况);其次,将这3个影响因素指标作为参数,代入杜芬方程,并通过加入阻尼系数的方式,对隧道围岩状态突变风险进行仿真;最后,基于仿真结果分析,找出该隧道的围岩位移风险并提出相应措施。研究结果表明：通过在杜芬方程中增加含阻尼及含幅值调节反馈控制函数,找出了围岩突变的内因,并针对该项工程提出了具体控制措施,即施工至含水地带时的支护强度需增加28.6%,施工对围岩造成的扰动需降低18.2%,以期达到防止施工过程中围岩状态突变的效果。     

基于主成分分析法和支持向量机算法的驾驶人疲劳检测方法

汽车驾驶人的疲劳程度识别对于预防交通事故具有十分重要的意义。设计了实车驾驶实验，采集了20名汽车驾驶人在疲劳驾驶状态下的眼动特征参数，将汽车驾驶人的疲劳等级分为警觉、轻度疲劳、深度疲劳和嗜睡四个级别。利用主成分分析法（PCA）预处理了所采集的眼动特征数据，并利用支持向量机（SVM）算法建立了PCA-SVM疲劳检测模型。实验结果表明，该模型能够高精度地识别驾驶人的四种疲劳状态。     

基于主成分分析和学习向量量化神经网络的制动工况路面识别与验证

开展车辆制动时路面类型识别的研究，提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络 （Principal Component Analysis - Learning Vector Quantization，PCA-LVQ） 的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理，提取能表征路面特征的主要成分，采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练，并用于路面特征分类，使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明，所提出的 PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征，路面识别的精度达到 97%，与传统 BP神经网络的路面类型特征识别精度提升 7%；同时，在不同车速下，基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。     

基于CHMM和SSA-SVM模型的高速铁路道岔设备健康状态评估方法

为更加精准地评估道岔设备健康状态，加强对设备的维护与管理，以ZDJ9型转辙机驱动的高速铁路道岔设备为研究对象，提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标及经验模态分解奇异值熵，组成道岔特征指标向量，并采用核主成分分析法消除原始多维特征信息的冗余，构建道岔特征指标样本数据库；利用连续隐马尔可夫模型划分道岔退化状态，在此基础上，建立麻雀搜索算法优化支持向量机的健康状态综合评估模型。研究结果表明：所构建的健康状态评估模型的评估正确率高达98.75%,不仅能够实现高铁道岔设备健康状态综合评估效能，而且明显优于GridSearch-SVM、GA-SVM、PSO-SVM等组合算法，为实现道岔设备由“故障修”到“状态修”的综合智能维护提供可行途径。     

融合主成分分析与支持向量机的船舶异常行为识别方法

为解决船舶异常行为识别率低下的问题，综合考虑船舶属性和运动特征，提出了一种融合主成分分析和支持向量机的船舶异常行为识别方法。根据船舶作业过程对船舶行为模式进行划分，并明确船舶行为模式相关的船舶运动特征；进而以船舶自动识别系统数据为基础，运用主成分分析算法提取最具代表性的船舶运动特征；最后运用支持向量机算法对船舶异常行为进行识别。选取青岛港附近水域的船舶轨迹进行试验分析，结果表明：青岛港附近水域最具代表性的船舶运动特征共10个，总贡献率为84.40%;船舶异常行为识别结果的平均精确率和平均召回率分别为83%和84%,均优于对比模型。研究成果可以为船舶位置异常、轨迹异常、航速异常、航向异常等异常情况的智能发现和海事监管提供支撑。     

基于ICEEMDAN-FE和支持向量机的三电平逆变器的故障诊断技术

为了提高三电平逆变器复杂开路故障诊断的准确率，提出了一种应用“改进自适应噪声完备集合经验模态分解-模糊熵（ICEEMDAN-FE）”和“支持向量机（SVM）”结合的三电平逆变器故障诊断方法。首先，检测信号选取三相负载电压，为降低特征向量的维数，对三相负载电压进行Concordia变换，转换为α-β相电压；然后，通过ICEEMDAN算法提取α-β相电压的特征，得到不同尺度的内禀模态函数（IMF），再利用主成分分析（PCA）降维剔除IMF虚假分量；最后，计算优选的IMF的模糊熵均值作为特征向量，输入到多分类SVM中进行训练分类，进而实现对二极管中点箝位型（NPC）三电平逆变器的故障诊断。仿真试验结果表明，该方法能够有效识别多种开路故障模式，具有抗噪性能强，诊断速度快，诊断精度高等优点。     

主成分分析下数字汽车供应链关键点的识别研究

数字化是汽车产业发展的重要战略方向，数字化背景下汽车供应链关键环节是影响数字汽车发展的核心点，本文从环境感知、智能决策、执行、智能座舱、信息通信、车用芯片等领域入手开展相关情况调研分析，构建主成分分析模型，明确影响数字汽车供应链发展的因素和未来布局的关键领域，研提相关政策建议。     

基于孤立森林算法的铁路通信网潜在攻击检测方法研究

针对当前铁路通信网潜在攻击检测方法在识别异常攻击时忽略了对数据的降维处理,导致检测效率偏低、误报率和漏检率较高等问题,提出基于孤立森林算法的铁路通信网潜在攻击检测方法。将铁路通信网样本集通过数据类型划分为多个子集,通过对主成分进行分析,最大限度地减少不同子集间的降维影响,使各子集降维达到最佳;基于降维处理的数据,构建孤立森林潜在攻击检测器,判断数据异常行为;基于孤立森林算法更新铁路通信网潜在攻击检测器,实现铁路通信网潜在攻击检测。仿真试验结果:测试样本数量增加时,该算法的检测速率保持在90%以上,误报率和漏检率均小于等于0.02%,表明该方法在铁路通信网潜在攻击检测上具有一定的应用价值。     

棒磨机挥发性气体排污特性分析

基于棒磨机挥发性气体逸出造成操作人员职业健康受损的问题，对棒磨机挥发性气体排污特性进行分析。建立棒磨机排污计算模型，分析流场、空气龄和挥发性气体的分布特征与排污效率。结果表明：缝隙可降低棒磨机氨气的体积分数、提升排污效率，但在压差小于15 Pa时挥发性气体会从缝隙中逸出，需要密切关注压差以保证棒磨机缝隙不发生外逸；在相同工况条件下，优化方案的平均排污效率分别提高约68.7%及71.8%，排污效率显著提升；综合考虑氨气的体积分数、外逸的潜在风险性及排污效率，选取60 Pa压差作为最优方案较为合理。