搜索结果: 1-8 共查到“动力与电气工程 SVM”相关记录8条 . 查询时间(0.047 秒)
电液伺服阀作为液压伺服系统的核心部件，其性能好坏将直接影响整个液压系统的稳定性和控制精度。具体分析了某型双喷嘴挡板型电液伺服阀的工作原理，建立了液压仿真模型。通过调整模型参数进行故障模拟，进而获取故障数据。最后分别采用支持向量机(SVM)、主元分析法支持向量机(PCA-SVM)和小波包能量特征向量支持向量机(WPEE-SVM)进行故障分类。综合比较分类精度和速度表明，PCA-SVM是最佳诊断算...
对基于多核函数的最小二乘支持向量机算法(MKLSSVM)和采用支持向量机作为弱分类器的AdaBoost算法(AdaBoostSVM) 这两种新型的分类算法进行了研究。将这两种算法应用于求解心脏单光子发射计算机化断层显像(SPECT)图像数据的二分类问题和iris数据集的多分类问题，并从平均分类精度和平均运行时间两方面进行比较分析。最后通过Sammon映射给出了分类的可视化结果。试验结果验证了M...
最小二乘支持向量机(least square support vector machines，LS-SVM)能较好地解决小样本、非线性数据特征的多分类问题，适用于电力变压器油色谱故障诊断，但参数c与s 2的选取对诊断结果影响较大，因此有必要对其进行优化选择。文中利用改进遗传算法(improved genetic algorithm，IGA)对c与s 2参数进行寻优。IGA采用了编码机制随机产生初始...
基于SVM和混沌PSO的除钴过程工艺指标预测
除钴过程 工艺指标预测 支持向量机 混沌PSO
2011/1/20
针对锌湿法冶炼除钴过程存在非线性和大时滞的特点，提出一种基于支持向量机和混沌粒子群算法的工艺指标(钴离子浓度)预测方法。为提高粒子群算法的搜索性能，提出一种基于非优胜粒子混沌变异和全局最优值小范围扰动的混沌变异粒子群算法。采用混沌粒子群算法优化模型参数，采用二进制粒子群算法选择输入属性，以减少模型的复杂度，提高模型的预测精度。研究结果表明：所提出的模型精度满足当溶液杂质离子质量浓度在小于1 mg/...
转子系统故障诊断的关键是故障特征提取和状态识 别，在故障特征提取中，采用自回归(AR)模型参数作为特 征向量来分析系统的状态变化是十分有效的，但AR 模型只 适用于平稳信号的分析，而转子系统的振动信号表现出非平 稳特征；同时在状态识别中，支持向量机(SVM)有效地改善了传统分类方法的缺陷。针对这些问题，提出一种基于经验 模态分解(empirical mode decomposition，EMD...
基于CPN的SVM技术在VSC中的应用研究
电力电子 反向传播神经网络 空间矢量调制 电压型变流器
2008/3/26
在分析三相电压型变流器空间矢量调制（SVM）技 术基本原理的基础上，提出了一种基于反向传播神经网络结 构的 SVM 技术（CPN－SVM）的实现方法。该方法采用 CPN 竞争层来计算 SVM 中各个矢量的具体作用时间，避免 了计算正弦函数这一非线性运算，缩短了计算时间，采样周 期的可进一步缩短。仿真和实验表明：CPN－SVM 除了具 备 SVM 的固有优点外，还有下述几个显著优点：①大大降 ...
多输入特征融合的组合SVM电力系统暂态稳定评估
电力系统 暂态稳定判别 支持向量机(SVM)
2008/3/5
利用支持向量机(SVM)方法进行暂态稳定判别时，输
入特征的选择是影响最终结果的最重要因素。传统启发式和
试探式方法不能从根本上解决输入特征选择的问题。本文利
用信息融合思想，在构造的具有不同输入特征的多组子分类
器的基础上，对子分类器的结果在输出空间再进行信息融
合，以提高分类准确率。文中从不同角度启发式的构造了4组不同的输入特征，构成四组弱分类器。以这四组弱分类器
为子分类器，再构...