通过对待修电路板上的测试点进行测试,将数据输入到训练好的故障检测定位单元,即可判断出故障点,其核心是采用LS-SVM良好的非线性分类能力,对雷达故障点进行定位。 ①电路板故障检测:通过调用Matlab中的故障诊断程序,输入检测点的数据,即可将故障部位定位到元器件或者模块。 ②故障分析专家系统:由于雷达的故障现象多种多...
本文借助最大相关峭度(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)对滚动轴承故障信号进行特征提取,并提出利用改进的布谷鸟搜索(Improved Cuckoo Search,ICS)算法优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)参数,将优化后的LSSVM用于滚动轴承的故障诊断。
1.Matlab实现CNN-LSSVM卷积神经网络结合最小二乘支持向量机故障诊断/分类预测(Matlab完整源码和数据)。 2.输出对比图、混淆矩阵图,指标含正确率、召回率、精确率、F1分数,运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3.data为数据集,main为程序,采用CNN提取特...
基于CWT-CNN-SABO-LSSVM对滚动轴承的故障诊断 matlab代码 数据采用的是凯斯西储大学数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下: 1)连续小波变换(CWT)将原始的振动信号转化为时频图; 2)将时频图像输入二维卷积神经网络(CNN)进行自适应故障特征提取; 3)取全连接层结果作为最小二乘支持向量机的输入,采用SABO算法对LSS...
基于MEEMD 多特征融合与LS-SVM 的 行星齿轮箱故障诊断 蔡 波1， 黄晋英1， 杜金波2， 马健程3， 王智超3 (1. 中北大学机械工程学院，山西 太原 030051; 2. 北京北方车辆集团有限公司，北京 100072;3. 中北大学大数据学院，山西 太原 030051)摘 要: 针对行星齿轮箱振动信号非线性、非平稳性特点及故障特征...
航空发动机轴承在高速、高温、高载荷等极端工况下易发生机械故障,为了提前预警,提出了一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法的最小二乘支持向量机(APSO Least Squares Support Vector Machine,APSO-LSSVM)对...
基于PSO优化LS-SVM的异步电动机振动故障诊断
今天为大家带来一期DBN-LSSVM深度置信网络结合最小二乘支持向量机的分类/故障诊断代码!适合作为创新点!直接替换Excel数据即可用! 创新点 1.深度特征提取与传统机器学习的结合: 模型通过深度置信网络(DBN)进行无监督预训练来提取数据的深层特征,然后使用这些特征作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入。这种结合利用了深...
遗传优化的LSSVM在故障诊断中的仿真研究
基于柯西分布的LS-SVM电机故障诊断.pdf,第 31卷第 lO期 煤矿机械 Vo】-3lNo.1O 2010年 1O月 CoalMineMachinery Oct.2010 基于柯西分布的LS—SVM电机故障诊断术 陈明。郭西进 ,许允之 (中国矿业大学 信息与电气工程学院,江苏 徐州 221008) 摘要:针对 LS—SVM失去了