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样,
上图以格拉姆角场差为例,展示了5种不同故障状态的时频图,我们再将图像输入到二维CNN中进行特征提取。 3.故障诊断。按照上述流程处理完数据集后,就是我们常见的机器学习分类数据集了。此处,我们划分70%为训练集,30%为测试集,将数据送入CNN中进行特征提取,再取CNN的全连接层结果作为LSSVM模型的输入,并利用2025年...
与ICEEMDAN和LSSVM的结合 优化ICEEMDAN参数:调整噪声幅值权重(Nstd)和分解次数(NE),以最小化包络熵或样本熵为目标函数。 优化LSSVM超参数:搜索LSSVM的惩罚因子(C)和核函数参数(如RBF的σ),提升分类准确率。 案例:文献[35]通过GWO优化SVM参数,使故障识别准确率提升至97.67%,验证了GWO在参数调优中的有效性。三...
基于历史故障数据能对LS - SVM多分类器进行有效训练。诊断过程中可快速识别关键故障特征参数。不同分类器在不同故障类型上有各自优势得以利用。混合故障诊断算法经过大量实验验证其可靠性。针对突发故障 能在短时间内做出准确诊断响应。算法中的融合权重设置对诊断结果影响较大。采用交叉验证方法优化LS - SVM多分类器的...
LSSVM将最小二乘线性理论引入到SVM中,利用二次规划来解决函数估计问题[8],根据经验风险与置信范围最小化的原则,使算法具有较高的泛化能力。LSSVM故障诊断性能的优劣,实则取决于核函数参数σ以及惩罚因子C,这样对算法诊断过程的优化就转化为对这组参数的寻优。
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...
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。
基于LS-SVM ARX模型的除湿机故障诊断
基于PSO优化LS-SVM的异步电动机振动故障诊断
摘要:介绍并比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法,提出了基于支持向量机的二叉树多分类变压器故障诊断模型。将标准支持向量机(C-SVM)分类器和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器分别用于变压器故障诊断,通过网格搜索和交叉验证法取得支持向量机的参数,准确率较高。试验结果表明,支持向量机和最小...