随着电路系统集成化和复杂化的发展,电路故障诊断技术越来越受到学者的重视,其中模拟电路由于其自身的特殊性成为研究中的一个难点。本文运用小波包特征熵作为电路故障特征的提取方法,选取支持向量机作为故障分类器
异步电机的转子断条的特征信号与基波频率非常接近,并且幅值很小,很容易被变频分量湮没。研究了小波包分解和小波包节点系数重构,以及小波包系数的平均能量的计算。然后通过小波包分解提取故障的特征信号的频带向量
针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突
基于小波包熵和模糊C均值的轴承故障诊断MATLAB程序,代码中有注释,只要有MATLAB基础,理解起来比较简单。提供了一整套的故障诊断流程,先用小波包熵进行特征提取,再用FCM进行故障诊断。
柴油机振动信号具有非平稳性,用最优小波包将不同故障的振动信号分解到不同频段。提取各频段的能量组成特征向量输入SOM-BP神经网络,通过神经网络输出结果判别柴油机的故障类型。与BP网络的训练结果相比较,
在分析多故障模式特点的基础上,建立了面向多故障的案例知识库,并提出了一种基于二次检索策略的多故障诊断方法。采用基于权重隶属度的候选案例生成方法对案例库进行初步检索,有效地减少了候选案例的数量；通过灰色
论文研究-基于Fv-SVM的机械故障诊断方法.pdf, 针对机械故障诊断中存在的小样本、模糊、不确定性特征数据等问题,将改
医学超声成像技术以其实时性、无损性与廉价性等优点被广泛应用于医疗诊断,但由于其固有的斑点噪声和与组织相关的纹理特性使得医学超声图像的分割一直是一个难题。模糊C均值聚类算法(FCM)具有较强的抗噪声能力
基于支持向量机的故障诊断方法,郑媛媛,杨鹏,通过对支持向量机原理的分析,将凸壳理论用于基于支持向量机的故障诊断中,用凸壳顶点集来代替整个样本集来训练,运用实际数据进
提出一种基于OCSVM-CPSO自适应故障诊断模型,它用OCSVM作为基本检测模块,而用CPSO作为最优参数的搜索模块.当在线运行的检测准确率低于某确定的阈值时,启动CPSO搜索新的参数.而准确率达标
