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
③创新点三:CNN-LSSVM新颖深度学习分类架构 结果展示 部分代码展示 完整代码获取 很久没给大家带来故障诊断类的作品了。今天,给大家带来一期原创未发表的新颖代码,格拉姆角场+深度学习结合,一键运行即可实现东南大学齿轮箱数据故障诊断,不像其他程序一样需要运行很多次,并且附带详细的注释与使用说明!非常适合新手小白!精...
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...
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。 布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法是依据布谷鸟种群巢...
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。
本文首先从监控与数据采集系统（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）产生的报警信息中提取故障诊断的特征向量，然后使用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Veotor Machine，LSSVM）作为电力系统故障分类器。实验结果表明，本文提出的基于最小二乘支持向量机的电力系统故障诊断方法可以有效对电力系统...
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LS...
基于模拟退火与LSSVM的轴承故障诊断
3 LS-SVM ARX 故障诊断模型建立 为了更好地实现除湿 系统的故障诊断, 对其建 立两个层次的ARX 模型, 即系统模型和部件模型,前 者主要用于故障监测,后者则用于具体故障诊断,模型 的划分如图 1 所示。 其中 ACFH 为整个系统,而 JDEK、LEFG、ABGH、BCDI 分别为压缩机部件(包括制 图1 除湿机模型划分示意图...
基于自适应阈值HHT和IPSO-LSSVM的 水轮发电机组状态监测与故障诊断算法研究 张欣伟 学科名称:水利水电工程 学科门类:工学 指导教师:**锜教授 贾嵘教授 申请日期:2013年5月 基 于 自 适 应 阈 值 H H T 和 I P S O - L S S V M 的 水