收藏本站
《厦门大学》 2006年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于SVM的柴油机机械故障诊断研究

邓小文  
【摘要】: 统计学习理论是在传统统计学基础上发展起来的一种具有坚实理论基础的机器学习方法,自20世纪90年代以来,自身形成了一个较完善的理论体系——统计学习理论,提出了新的模式识别方法——支持向量机(SVM)。支持向量机作为机器学习领域若干标准技术的集大成者,它在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出了许多特有的优势。 随着现代工业及科学技术的迅速发展,现代设备的结构越来越复杂,功能越来越完善,自动化程度越来越高,不仅同一设备的不同部分有互相关联,不同设备之间也存在着紧密的关系,设备维护和监测诊断的难度相应增加。更重要的是,有些情况下人难以到达现场,如航空,航天,深水作业等,这些都对工程诊断的智能化提出了迫切的要求。电子技术,尤其是计算机技术的发展,为智能诊断提供了必要的技术基础。智能诊断己成为工程诊断的一个重要的研究方向和必然趋势。 论文在介绍支持向量机的原理基础上,分析了SVM中核函数、核参数及惩罚参数C的影响,介绍了三种SVM参数选择方法,并讨论了其优点和不足;论文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各类算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。在此基础上,研究了多类支持向量机在柴油机多故障分类中的应用。试验结果证明支持向量机具有很强的分类能力。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TK428

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 游张平;胡小平;;基于粒子群神经网络的气阀机构故障诊断[J];测控技术;2011年12期
2 游张平;胡小平;张凯;叶晓平;;基于自适应LS-SVM的柴油机进排气系统故障诊断[J];科技导报;2010年08期
3 周荣兴;刘建敏;乔新勇;;基于二维谱熵和支持向量机的柴油机故障诊断[J];农业装备与车辆工程;2011年09期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 梁海波;基于陀螺冗余的微惯性系统关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 陈欢欢;基于支持向量机的故障诊断方法研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 蔡国永,古天龙,董荣胜,庞健雄;实时对象模型及其可预测调度研究[J];计算机研究与发展;2000年01期
2 赵岭忠,董荣胜,蔡国永,古天龙;基于对象分布式实时系统约束的一致性研究[J];计算机工程与应用;2002年15期
3 姬水旺,姬旺田;支持向量机训练算法的实验比较[J];计算机应用研究;2004年11期
4 董春曦,饶鲜,杨绍全,徐松涛;支持向量机参数选择方法研究[J];系统工程与电子技术;2004年08期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
2 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
3 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
4 郭立萍;唐家奎;米素娟;张成雯;赵理君;;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展[J];安徽农业科学;2010年17期
5 冯学军;;最小二乘支持向量机的研究与应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2009年01期
6 邹心遥;姚若河;;基于LSSVM的威布尔分布形状参数估计(英文)[J];半导体技术;2008年06期
7 邹心遥;姚若河;;基于LSSVM的小子样元器件寿命预测[J];半导体技术;2011年09期
8 李卓远,吴为民,王旸,洪先龙;一种新的光学临近校正方法(英文)[J];半导体学报;2003年12期
9 王一丁;杨虹;;基于多目标线性规划的人脸识别方法[J];北方工业大学学报;2009年01期
10 徐寒冰,许炜,伍萃秀,洪眉;业务流程管理系统中的时间约束问题[J];兵工自动化;2004年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 刘胜;傅荟璇;王宇超;;AGA-LS-SVM算法在摄像机标定中的应用研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 ;State Estimation Model of Ferment Process Based on PSO[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 常俊林;魏巍;梁君燕;;基于支持向量机的SURF改进算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
8 ;Research of Intelligent Control Model and System on Traffic Light Time[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
9 刘友强;李斌;奚宁;陈家骏;;基于双语平行语料的中文缩略语提取方法[A];中国计算语言学研究前沿进展(2009-2011)[C];2011年
10 陈龙;吴志勇;袁春;蒙美玲;蔡莲红;;面向数字版权管理的声纹辅助认证系统[A];第十一届全国人机语音通讯学术会议论文集(一)[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
4 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
5 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
6 刘卫红;垃圾邮件检测与过滤关键技术研究[D];华南理工大学;2010年
7 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年
8 吴锋;基于GPU并行计算的数值模拟与燃煤锅炉系统的优化研究[D];浙江大学;2010年
9 向国齐;支持向量回归机代理模型设计优化及应用研究[D];电子科技大学;2010年
10 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
2 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
3 王文栋;GEP及SVM融合的分类技术研究[D];广西师范学院;2010年
4 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
5 刘磊;多泥沙河流水库优化调度研究[D];郑州大学;2010年
6 辛保兵;既有预应力混凝土梁桥剩余承载力评估方法研究[D];郑州大学;2010年
7 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
8 邓禄群;高光谱图像类别信息相关技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 林天威;基于视频流的人脸识别系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 张磊;基于支持向量机的反垃圾电话技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 常波;周徐昌;胡博;;单自由度陀螺仪冗余系统的故障检测与识别[J];兵工自动化;2007年12期
2 史贤俊;林慧博;张小伟;;基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法[J];兵工自动化;2009年04期
3 王丹力,张洪钺;几种可观性分析方法及在惯导中的应用[J];北京航空航天大学学报;1999年03期
4 潘明清,周晓军,杨辰龙,庞茂;基于信息谱熵的支持向量机机械状态识别[J];传感技术学报;2005年02期
5 李杰;洪惠惠;张文栋;;MEMS微惯性测量组合标定技术研究[J];传感技术学报;2008年07期
6 李仁;曾庆双;陈希军;;一种低成本MEMS惯性传感器应用技术研究[J];传感技术学报;2009年11期
7 李旭辉;;MEMS发展应用现状[J];传感器与微系统;2006年05期
8 王睿;;关于支持向量机参数选择方法分析[J];重庆师范大学学报(自然科学版);2007年02期
9 黄强,刘永长,刘会猛,张俊;基于振动信号的柴油机进排气系统故障诊断研究[J];车用发动机;2002年05期
10 金宏,张洪钺;余度捷联惯性测量装置的最佳测量[J];导弹与航天运载技术;1999年01期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 张洪钺;杨静;尤敏;;冗余惯性组件的可靠性与故障检测[A];2001年飞行器惯性器件学术交流会论文集[C];2001年
中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 张勤拓;机载导弹SINS动基座传递对准技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
3 张玲霞;导航系统故障检测与诊断及其相关理论问题的研究[D];西北工业大学;2004年
4 何学文;基于支持向量机的故障智能诊断理论与方法研究[D];中南大学;2004年
5 潘明清;基于支持向量机的机械故障模式分类研究[D];浙江大学;2005年
6 马云峰;MSINS/GPS组合导航系统及其数据融合技术研究[D];东南大学;2006年
7 何昆鹏;MEMS惯性器件参数辨识及系统误差补偿技术[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 邢永忠;最小二乘支持向量机的若干问题与应用研究[D];南京理工大学;2009年
9 肖宏峰;基于单纯形多向搜索的大规模进化优化算法[D];中南大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 隆莹;基于信息融合的多Agent故障诊断系统及在航天器上的应用[D];西北工业大学;2005年
2 胡敏;基于阵列技术的MEMS虚拟陀螺技术研究[D];西北工业大学;2006年
3 陈刚;卫星自主智能控制多传感器信息处理技术研究[D];国防科学技术大学;2005年
4 谢芳芳;基于支持向量机的故障诊断方法[D];湖南大学;2006年
5 潘玉娜;基于全信息的智能诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2006年
6 顾小军;面向旋转机械的支持向量机方法及智能故障诊断系统研究[D];浙江大学;2006年
7 朱颖辉;基于支持向量机的小样本故障诊断[D];武汉科技大学;2006年
8 张鹏;微机械陀螺的高精度“虚拟”实现方法研究[D];西北工业大学;2007年
9 陆芳;MIMU中陀螺随机漂移建模及Kalman滤波技术研究[D];中北大学;2007年
10 霍罕妮;支持向量机中参数选取的一个问题[D];大连理工大学;2007年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 马百雪;潘宏侠;杨素梅;;基于EEMD和二维边际谱熵的齿轮箱故障诊断[J];车辆与动力技术;2013年04期
2 王培玺;张静;;改进的PSO-LSSVM火山岩气藏压裂水平井产能预测模型[J];科技导报;2011年33期
3 张澎涛;刘晋浩;;粒子群优化算法在齿轮箱振动信号去噪中的应用[J];科技导报;2014年13期
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 吴敏;基于支持向量机的柴油机NOx瞬态排放预测及优化研究[D];南昌大学;2012年
2 陈善瑶;传感器失效船舶定位控制重构容错方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
3 杨明凯;基于支持向量机的卫星执行机构故障检测及仿真平台研究[D];南京航空航天大学;2012年
4 张程鹏;风电齿轮和滚动轴承故障诊断技术研究[D];北京化工大学;2013年
5 王于坤;机载分布式微惯性测姿系统传递对准技术研究[D];南京理工大学;2014年
6 王仁泽;柴油机进排气系统典型故障的实验研究与诊断[D];大连海事大学;2014年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 鲁子奕,杨绿溪,吴球,何振亚;提高前馈神经网络泛化能力的新算法[J];电路与系统学报;1997年04期
2 古天龙,蔡国永,庞建雄;嵌入式实时系统及其相关问题[J];电子科技导报;1997年12期
3 焦李成,张莉,周伟达;支撑矢量预选取的中心距离比值法[J];电子学报;2001年03期
4 瞿东晖,张立明;多层前馈网络在模式识别中的理论和应用[J];电子学报;1995年07期
5 何明一;双并联前向神经网络及其在飞行故障检测仿真研究中的应用[J];航空学报;1994年07期
6 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
7 孙才志,王敬东,潘俊;模糊聚类分析最佳聚类数的确定方法研究[J];模糊系统与数学;2001年01期
8 范九伦,裴继红,谢维信;聚类有效性函数:熵公式[J];模糊系统与数学;1998年03期
9 范九伦,裴继红,谢维信;模糊相关度与聚类有效性[J];西安电子科技大学学报;1998年01期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张汝雷;王保民;苏欣平;傅钰;;支持向量机(SVM)在机械故障诊断中的应用研究[J];军事交通学院学报;2009年03期
2 程耕国,周凤星;机械故障诊断中的小波多分辨分析方法[J];冶金自动化;2004年04期
3 陈敏;胡茑庆;秦国军;;外加信号增强随机共振在微弱信号检测中的应用[J];国防科技大学学报;2007年03期
4 罗志;王杰;;高压开关机械故障诊断平台开发[J];电网技术;2007年S1期
5 李爱民;施惠丰;;基于粗糙集和神经网络的机械故障诊断研究[J];昆明理工大学学报(自然科学版);2011年01期
6 ;《机械故障诊断程序库》通过鉴定[J];振动与冲击;1986年03期
7 王凤利;基于局域波时频分析的机械故障诊断[J];大连海事大学学报;2005年04期
8 黄斌;龚建伟;;三原不解体诊断技术讲座 汽车故障诊断的条件和诊断参数选择[J];汽车维护与修理;2007年06期
9 冷军发;华伟;荆双喜;;机械故障诊断实验教学改革与创新[J];中国现代教育装备;2009年11期
10 王宇杰;庞兵;;机械故障智能诊断方法研究[J];黑龙江科技信息;2011年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 王秋贵;周珣;任广旭;李强;;机械故障诊断的三种新思路研究[A];低碳经济与科学发展——吉林省第六届科学技术学术年会论文集[C];2010年
2 朱忠奎;严如强;;基于小波和统计的信号瞬态成分检测及其在机械故障诊断中的应用[A];苏州市自然科学优秀学术论文汇编(2008-2009)[C];2010年
3 钟掘;陈安华;;机械故障诊断的现状与未来[A];中国有色金属学会第三届学术会议论文集——科学技术论文部分[C];1997年
4 陈进;;现代信号处理在机械故障诊断中的应用及展望[A];中国声学学会1999年青年学术会议[CYCA'99]论文集[C];1999年
5 何正嘉;訾艳阳;陈雪峰;王晓冬;;内积变换原理与机械故障诊断[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
6 钟振茂;陈进;钟平;;机械故障诊断中的多源分离方法[A];中国声学学会2001年青年学术会议[CYCA'01]论文集[C];2001年
7 杜奕;迟毅林;伍星;;概率盒和D-S结构体在机械故障信号信息融合中的应用展望[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第二分册)[C];2009年
8 安邦健;;机械故障诊断技术必须大力推广[A];第十届全国设备监测与诊断技术学术会议论文集[C];2000年
9 何正嘉;訾艳阳;陈雪峰;王晓冬;;内积变换原理与机械故障诊断[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文摘要集[C];2007年
10 吴定才;吴珂民;肖云魁;;汽车发动机稳态与非稳态振动信号研究[A];2007年汽车学术年会论文集[C];2007年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 记者 曹红艳通讯员 刘海洋;中央军委给汪玉记一等功大会举行[N];经济日报;2007年
2 刘海洋记者 于莘明;中央军委给汪玉记一等功庆功大会举行[N];科技日报;2007年
3 卢敬叁 杨蕾;我国振动计量达到国际先进水平[N];中国质量报;2006年
4 记者  邓其锋;吴群力 用声学技术展示国人魅力[N];丽水日报;2006年
5 王晔 任培林 本报记者 张金玉;让战鹰飞得更高更远[N];解放军报;2004年
6 林黎民;屈梁生:机械故障不停机快速诊断[N];科技日报;2004年
7 文华 林黎民;传统产业插上了现代翅膀[N];科技日报;2004年
8 钟佳 任重;搏浪击水竞风流[N];中国航空报;2004年
9 胡佩生 陈策 李丽辉;湘钢实现高线精轧机远程监控及诊断[N];中国冶金报;2003年
10 ;有他们,创新广东更加精彩[N];广东科技报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陈向民;基于形态分量分析和线调频小波路径追踪的机械故障诊断方法研究[D];湖南大学;2013年
2 冯秀芳;无线传感器网络数据融合技术的研究及在机械故障诊断中的应用[D];太原理工大学;2009年
3 赵慧敏;柴油机非稳态振动信号分析与智能故障诊断研究[D];天津大学;2010年
4 孟庆丰;信号特征提取方法与应用研究[D];西安电子科技大学;2006年
5 魏立东;基于智能控制的回转压缩机械故障诊断与研究[D];大连理工大学;2006年
6 史丽晨;基于故障机理分析的往复式活塞隔膜泵状态监测与故障诊断技术的研究[D];西安建筑科技大学;2009年
7 任全民;非平稳信号特征提取方法在超高压压缩机故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2006年
8 沈路;数学形态学在机械故障诊断中的应用研究[D];浙江大学;2010年
9 程发斌;面向机械故障特征提取的混合时频分析方法研究[D];重庆大学;2007年
10 毛永芳;机械测试中多分量信号特征提取方法的研究[D];重庆大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张锐;基于人工神经网络理论的机械故障诊断技术研究[D];东北林业大学;2001年
2 尹焕;基于ISOMAP的机械故障诊断方法研究与应用[D];华南理工大学;2012年
3 孙君;乳化液泵站机械故障诊断研究[D];山东科技大学;2011年
4 任昭晶;基于局域均值分解的机械故障诊断研究[D];太原科技大学;2014年
5 韦家增;故障树分析和模糊理论在机械故障诊断中的应用研究[D];合肥工业大学;2002年
6 吴雪明;基于自适应线调频基原子分解方法的机械故障诊断研究[D];湖南大学;2011年
7 张晓亮;EMD方法在机械故障诊断中的应用[D];中国海洋大学;2003年
8 刘卫兵;基于局域均值分解的机械故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
9 张琳;机械故障诊断中神经网络与D-S推理的信息融合技术研究[D];燕山大学;2003年
10 樊春玲;低频振动下机械故障诊断技术的研究[D];燕山大学;2001年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026