基于BAPSO-LSSVM的故障诊断算法
本发明涉及一种运行速度快,诊断精度高的基于WKNNLSSVM的模拟电路故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:利用电路仿真软件构建待诊断模拟电路,选取电路部分节点电压值的正常和故障数据作为试验数据,得到改进后的LSSVM分类器的数学模型,进而求解出拉格朗日乘子和改进后的LSSVM分类器的权重向量ω*,并将权重向量ω*作为改进...
由此,本课题采用基于最小 二乘支持向量机( least squares support vector machine,LS-SVM ) 的电力电子电路故障预测方 法,其基本思想为: 优选电路级故障特征性能参数,利用 LS-SVM 回归算法预测所选故障特征性能参 数,实现电力电子电路的故障预测。 1.2 电力电子电路故障诊断特点和作用 1.2.1 电力电子电路故障诊断...
(54)发明名称 基于 WKNN-LSSVM 的模拟电路故障诊断方法 (57)摘要 本发明涉及一种运行速度快、诊断精度高 的基于 WKNN-LSSVM 的模拟电路故障诊断方法,其 特征在于,包括如下步骤:利用电路仿真软件构 建待诊断模拟电路,选取电路部分节点电压值的 正常和故障数据作为试验数据,得到改进后的 LSSVM 分类器的数学模型,...
前期已提出了一种基于粒子群优化支持向量机的故障诊断方法[3]、基于BP神经网络的故障诊断方法[4],这些方法都提高了模拟电路故障诊断的实效性,但仍存在故障样本选取数量变大,导致维数灾难,降低故障诊断性能[5]或故障特征提取不充分,降低故障诊断正确率的问题。 针对上述问题,本文提出一种基于Volterra级数与BAPSO-LSSVM...
基于多种改进LSSVM算法与DBN算法的舵机故障诊断软件是由武汉理工大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0349344,属于分类,想要查询更多关于基于多种改进LSSVM算法与DBN算法的舵机故障诊断软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于改进PSO算法优化LSSVM的模拟电路软故障诊断方法 针对容差模拟电路软故障,提出一种基于多群体协同混沌粒子群算法优化最小二乘支持向量机的故障诊断模型。首先,对模拟电路采集信号进行小波分析预处理;然后,提取特征信... 丁国君,王立德,申萍,... - 中国智能自动化会议 被引量: 4发表: 2013年 基于粒子群优化最...
[0010] 一种基于概NN-LSSVM的模拟电路故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:[0011] 1)、利用电路仿真软件构建待诊断模拟电路,并在线测试该电路的性能指标,即电 路的正常和故障特性,其中包括电路的正常和故障状态下波形、电路部分节点电压值的正 常和故障数据;[0012] 2)、选取所述电路部分节点电压值的正常和...
故障诊断为解决传统故障诊断方法在模拟电路的故障诊断中存在故障定位率低,软故障诊断性弱等问题,提出了一种LSSVM-FNFN的智能诊断方法.参考基于残差评估的诊断思想,设计了基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的系统残差生成器,并利用高阶统计量作为特征向量,完成了对故障特征的有效提取...
模拟电路故障诊断隐马尔科夫模型最小二乘支持向量机为了提高模拟电路故障诊断正确率,针对单一模型难以获得高正确率检测结果的难题,基于组合优化理论,提出一种隐马尔科夫和最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断模型。提取电路故障特征,然后利用隐马尔科夫模型和最小二乘支持向量机建立模拟电路故障组合诊断模型,最后采用仿真...