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Detection of solar radio burst intensity based on a mod ified multifactor SVM algorithm 认领 引用
1
作者 Luo Yimei Zhu Xuefen +2 位作者 Lin Mengying Yang Fan Tu Gangyi 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2022年第1期20-26,共7页
To realize the automatic detection of solar radio burst(SRB)intensity,detection based on a modified multifactor support vector machine(SVM)algorithm is proposed.First,the influence of SRB on global navigation satellit... To realize the automatic detection of solar radio burst(SRB)intensity,detection based on a modified multifactor support vector machine(SVM)algorithm is proposed.First,the influence of SRB on global navigation satellite system(GNSS)signals is analyzed.Feature vectors,which can reflect the SRB intensity of stations,are also extracted.SRB intensity is classified according to the solar radio flux,and different class labels correspond to different SRB intensity types.The training samples are composed of feature vectors and their corresponding class labels.Second,training samples are input into SVM classifiers to one-against-one training to obtain the optimal classification models.Finally,the optimal classification model is synthesized into a modified multifactor SVM classifier,which is used to automatically detect the SRB intensity of new data.Experimental results indicate that for historical SRB events,the average accuracy of SRB intensity detection is greater than 90%when the solar incident angle is higher than 20°.Compared with other methods,the proposed method considers many factors with higher accuracy and does not rely on radio telescopes,thereby saving cost. 展开更多
关键词 global navigation satellite system solar radio burst modified multifactor SVM algorithm detection accuracy
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基于改进SVM算法和滤波器的电能表电流采样电阻故障检测方法 认领 引用 被引量：1
2
作者 张永旺 李健 +2 位作者 赵炳辉 张科 李嘉杰 《微电机》 2026年第2期51-55,76,共5页
为有效处理具有非线性、高维度特性数据,保证电能表电流采样电阻故障检测的可靠性,提出基于改进SVM算法和滤波器的电能表电流采样电阻故障检测方法。将关键的电流数据输入支持向量机故障预测模型中,利用该模型对非线性数据的强大处理能... 为有效处理具有非线性、高维度特性数据,保证电能表电流采样电阻故障检测的可靠性,提出基于改进SVM算法和滤波器的电能表电流采样电阻故障检测方法。将关键的电流数据输入支持向量机故障预测模型中,利用该模型对非线性数据的强大处理能力,检测电能表电流采样电阻故障;并引入变异算子迭代搜寻最优支持向量机故障预测函数的核函数,输出电能表电流采样电阻故障类型。实验结果表明,该方法能够有效保留电流采样数据关键信息,抑制噪声,更迅速搜寻到全局范围内核函数最优解,区分不同类型电阻故障。 展开更多
关键词 改进SVM算法 滤波器 电能表 故障检测 变异算子
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CMFDE和MSIDBO-SVM在滚动轴承故障诊断中的应用 认领 引用
3
作者 李佰霖 张政 +2 位作者 唐淞 付文龙 孟凯悦 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2026年第2期105-111,共7页
针对滚动轴承故障特征信息提取困难导致故障诊断准确率较低的问题,提出基于复合多尺度模糊散布熵(CMFDE)和改进蜣螂优化算法(MSIDBO)优化支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。针对蜣螂优化算法(DBO)种群多样性差易陷入局部最优,引入多... 针对滚动轴承故障特征信息提取困难导致故障诊断准确率较低的问题,提出基于复合多尺度模糊散布熵(CMFDE)和改进蜣螂优化算法(MSIDBO)优化支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。针对蜣螂优化算法(DBO)种群多样性差易陷入局部最优,引入多种策略改进DBO算法。采用DBO对变分模态分解(VMD)进行参数优化,利用优化后的VMD将信号分解成多个本征模态分量(IMF),再根据综合指标筛选IMF。计算筛选后IMF的CMFDE值,并将其作为MSIDBO-SVM模型的输入向量。采用美国凯斯西储大学轴承数据集和SpectraQuest实验台轴承数据集进行验证,结果表明,MSIDBO-SVM模型准确率分别为98.89%和97.78%,验证了所提方法的有效性和泛化能力。 展开更多
关键词 熵权法-TOPSIS 复合多尺度模糊散布熵 改进蜣螂优化算法 支持向量机 故障诊断
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基于改进粒子群优化算法优化SVM的断路器故障诊断 认领 引用
4
作者 陈国平 高慧民 +2 位作者 陈蒙蒙 荣灿灿 夏晨阳 《电源学报》 CSCD 北大核心 2026年第8期328-338,共11页
为了提高断路器故障诊断精度,提出通过改进粒子群优化IPSO(improved particle swarm optimization)算法对支持向量机SVM(support vector machine)相关参数进行优化,进而建立一种新的IPSO-SVM断路器故障诊断模型。其中,IPSO算法通过混沌... 为了提高断路器故障诊断精度,提出通过改进粒子群优化IPSO(improved particle swarm optimization)算法对支持向量机SVM(support vector machine)相关参数进行优化,进而建立一种新的IPSO-SVM断路器故障诊断模型。其中,IPSO算法通过混沌映射、动态调整惯性系数和更新最优粒子策略等方法对粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法进行改进,提高了算法的收敛速度和精度。进一步地,结合几种典型的高压断路器故障类型和某种断路器的实际运行数据,构建IPSO-SVM故障诊断模型。最后,对比相同训练集下的其他断路器故障诊断模型,实验结果表明,IPSO-SVM模型具有更高的诊断精度,降低了人为干预程度,实现了对故障类型的有效识别,保障了分合闸线圈的可靠运行。 展开更多
关键词 支持向量机 改进粒子群优化算法 高压断路器 故障诊断 混沌映射
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基于DBO-MLP-SVM算法联合数值模拟的采场结构参数优化研究 认领 引用
5
作者 李坤 王刚 +5 位作者 赵黎 粟登峰 胡颖鹏 谭宝会 王瑞 侯鑫鑫 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2026年第6期32-41,共10页
针对采场结构参数优化中传统工程类比方法易受主观评价影响、单纯数值模拟方法建模复杂且工作量大等难题,提出基于DBO-MLP-SVM的人工智能采场参数优选方法。采用蜣螂算法(DBO)优化多层感知机(MLP)与支持向量机(SVM)的性能,将二者融合以... 针对采场结构参数优化中传统工程类比方法易受主观评价影响、单纯数值模拟方法建模复杂且工作量大等难题,提出基于DBO-MLP-SVM的人工智能采场参数优选方法。采用蜣螂算法(DBO)优化多层感知机(MLP)与支持向量机(SVM)的性能,将二者融合以克服MLP易陷入局部最优的缺陷,并收集相关矿山采场参数与采场稳定性分级数据对所提模型进行训练,以西南某石灰石矿山为例,代入模型获得不同矿柱宽度下的稳定性分级,并通过FLAC3D数值模拟对采场位移、矿柱变形及地表沉降进行分析验证。结果表明:DBO-MLP-SVM模型预测矿柱宽度大于8 m时采场稳定,最优采场结构参数为矿柱宽度×间距=8 m×8 m,数值模拟结果与其一致;与传统工程类比法相比,智能协同优化后采场生产能力增幅达51.80%,损失率、贫化率变化较小,有效兼顾了生产效能与安全保障。该方法为采场结构参数优化提供了高效、准确的技术途径,可为矿山采场参数优化提供借鉴。 展开更多
关键词 采场结构参数 DBO-MLP-SVM算法 采场稳定性 矿柱宽度 数值模拟
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基于UMAP-ISMA-SVM的质量异常智能识别算法 认领 引用
6
作者 闫欢欢 杨晓英 +2 位作者 杨欣 武亚琪 王亚楠 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第6期67-72,共6页
针对机械制造业生产过程中质量控制图识别准确率低,影响生产稳定性与产品可靠性的问题,提出基于UMAP降维的ISMA-SVM质量异常智能识别方法。使用Monte Carlo方法仿真生成6类控制图模式数据,提取并筛选统计、形状特征,与原始数据特征构建... 针对机械制造业生产过程中质量控制图识别准确率低,影响生产稳定性与产品可靠性的问题,提出基于UMAP降维的ISMA-SVM质量异常智能识别方法。使用Monte Carlo方法仿真生成6类控制图模式数据,提取并筛选统计、形状特征,与原始数据特征构建混合特征集,运用UMAP算法降维处理,采用基于ISMA优化SVM参数的方法进行控制图模式识别,仿真实验结果显示,控制图模式平均识别准确率达到了98.5%。通过对比实验和实际生产应用,验证了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 控制图模式识别 UMAP算法 ISMA算法 SVM算法
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基于灰狼算法优化SVM的OLTC机械故障诊断方法研究 认领 引用
7
作者 陈明 陈丹梅 +1 位作者 丁爱文 陈陶然 《自动化仪表》 CAS 2026年第8期40-44,共5页
为了监测有载分接开关(OLTC)的运行状态,提出了一种基于灰狼算法优化支持向量机(SVM)的OLTC机械故障诊断方法。电机的定子电流可以反映负载转矩的变化。首先,采用基于霍尔效应的测量技术采集OLTC切换过程中传动机构的电机电流信号。然后... 为了监测有载分接开关(OLTC)的运行状态,提出了一种基于灰狼算法优化支持向量机(SVM)的OLTC机械故障诊断方法。电机的定子电流可以反映负载转矩的变化。首先,采用基于霍尔效应的测量技术采集OLTC切换过程中传动机构的电机电流信号。然后,采用改进阈值函数的小波包法和希尔伯特解调法提取电机电流的包络,以降低噪声影响,从而获取较平滑的包络。接着,提取不同状态下电机电流包络的电流幅值量、时间量和峭度作为特征参数。最后,结合Gustafson-Kessel(GK)模糊聚类和基于灰狼算法优化SVM对正常、传动机构轻微卡涩、传动机构严重卡涩和储能机构弹簧故障这四种状态进行识别。试验结果表明:所提方法能有效诊断传动机构机械故障,实现了对OLTC的在线监测。该方法可为相关研究领域提供参考。 展开更多
关键词 有载分接开关 故障诊断 Gustafson-Kessel模糊聚类 支持向量机 电机电流 灰狼算法
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基于TSO-LS-SVM模型的电煤库存风险评价研究 认领 引用 被引量：2
8
作者 陈云峰 于雪 +2 位作者 刘吉成 马旭颖 朱玺瑞 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第2期164-175,共12页
为提高电煤企业库存风险评估的准确度和效率,本文提出一种金枪鱼群优化算法与最小二乘支持向量机(TSO-LS-SVM)的风险组合评价模型。首先,该方法利用金枪鱼群优化算法(tuna swarm optimization algorithm,TSO)实现了最小二乘法(least squ... 为提高电煤企业库存风险评估的准确度和效率,本文提出一种金枪鱼群优化算法与最小二乘支持向量机(TSO-LS-SVM)的风险组合评价模型。首先,该方法利用金枪鱼群优化算法(tuna swarm optimization algorithm,TSO)实现了最小二乘法(least squares,LS)和支持向量机模型(support vector machine,SVM)的参数设置优化。其次,通过算例分析验证了所提TSO-LS-SVM模型在电煤库存风险评价中的适用性。再次,通过对比金枪鱼群优化算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)验证了本文所提方法的优越性。结果显示,TSO-LS-SVM模型收敛速度快,准确率更高,均方误差更小,在电煤库存风险评价中表现最优。最后,通过灵敏性分析从煤炭损耗、政策机遇、设施建设、员工素养和信息传导5个角度提出了风险管控策略,为电煤企业提高库存风险管控水平提供了参考。 展开更多
关键词 电煤库存风险 风险评价 支持向量机 金枪鱼群优化算法
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基于LightGBM-SVM堆叠算法的强震动记录尖刺波形识别 认领 引用
9
作者 张越 周宝峰 +1 位作者 郭文轩 温瑞智 《地球科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期185-198,共14页
强震动记录中的尖刺是一种常见异常波形,其产生机理尚不清晰,需积累大量数据深入研究,因此尖刺识别具有重要意义.提出了一种基于波形比例尺自适应预处理方法,用于提取并强化幅值变化特征,结合时间尺度判别标准,降低幅值差异对人工标注... 强震动记录中的尖刺是一种常见异常波形,其产生机理尚不清晰,需积累大量数据深入研究,因此尖刺识别具有重要意义.提出了一种基于波形比例尺自适应预处理方法,用于提取并强化幅值变化特征,结合时间尺度判别标准,降低幅值差异对人工标注的影响.同时提出了一种特征表征方法,将一维数据按采样点幅值的累积分布归一化为特征向量,以表征强震动记录的空间分布特征.对类别极不平衡数据集,训练多种机器学习模型,并对误识别情况进行分析.进一步采用贝叶斯优化的LightGBM-SVM堆叠算法实现尖刺波形识别,测试集马修斯相关系数(MCC)超过86%.结果表明,所提尖刺判别标准具有稳定性与普适性,可作为数据质量评估辅助工具,并为尖刺波形机理研究提供技术支撑. 展开更多
关键词 尖刺波形 强震动记录 机器学习 LightGBM SVM 堆叠算法 地震学
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基于ICA优化SVM算法的煤层岩相测井识别方法 认领 引用
10
作者 孙俊义 武晓磊 +3 位作者 周丽清 徐正华 李秀芳 周婷婷 《能源与环保》 2026年第6期119-126,共8页
针对大宁—吉县区块煤系地层岩相复杂非均质性强、传统测井识别方法精度低的问题,融合沉积微相特征与智能算法实现煤层岩相精准识别,为煤层气“甜点区”预测及压裂层段优选提供可靠依据。以研究区太原组煤系地层为对象,选取5条常规测井... 针对大宁—吉县区块煤系地层岩相复杂非均质性强、传统测井识别方法精度低的问题,融合沉积微相特征与智能算法实现煤层岩相精准识别,为煤层气“甜点区”预测及压裂层段优选提供可靠依据。以研究区太原组煤系地层为对象,选取5条常规测井曲线和相对重心、变差方差根等4个沉积微相形态特征参数,构建帝国竞争算法优化支持向量机的ICA-SVM分类模型;利用ICA算法对SVM的惩罚因子、核函数参数等超参数进行全局寻优,同时结合沉积微相分析挖掘岩相与沉积环境的耦合关系,弥补单一物性参数敏感性不足的缺陷。实验结果表明,该模型在测试集上的整体分类准确率达93%,精确率、召回率及F1分数加权平均值均超94%,对煤层与夹矸的识别鲁棒性突出,二者误判率低于13%,可精准刻画太原组沼泽—三角洲交替沉积序列的非均质性。研究证实,ICA-SVM模型能有效克服传统岩相识别方法主观性强、参数选择盲目等缺陷,仅依靠常规测井数据即可实现高精度岩相识别,大幅降低勘探成本,为大宁—吉县区块及同类煤田的煤层气精准勘探提供了重要的理论与技术支撑。 展开更多
关键词 岩相识别 沉积微相特征 帝国竞争算法(ICA) 支持向量机(SVM)
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基于麻雀搜索算法优化SVM的工控机监测系统研究 认领 引用
11
作者 王宏伟 崔军军 +1 位作者 段军军 常圣强 《国外电子测量技术》 2026年第2期265-270,共6页
针对工业现场环境复杂干扰导致工控机对运输设备监测精度不足的问题,本文以工控机中破碎机、转载机、输送机为研究对象,提出一种基于麻雀搜索算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的工控机监测系统。首先,基于系统需求分析,... 针对工业现场环境复杂干扰导致工控机对运输设备监测精度不足的问题,本文以工控机中破碎机、转载机、输送机为研究对象,提出一种基于麻雀搜索算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的工控机监测系统。首先,基于系统需求分析,将系统整体框架设计为数据采集、数据传输与处理、故障诊断、可视化展示4个模块;其次,完成了工控机、传感器及电源等关键硬件的选型,并采用MDTP通讯协议,设计了以麻雀搜索算法改进的SVM为核心算法的故障诊断软件模块;最后,通过仿真实验与系统测试对方案进行了验证。实验结果表明,改进后的SVM算法对工控机中破碎机、转载机及输送机的故障诊断准确率达到98.33%,相较于其他故障诊断算法提升了约7%;系统测试证实了硬件选型的合理性、软件运行的稳定性以及MDTP协议在数据传输方面的高效性。综上所述,该系统有效解决了复杂环境下的监测难题,显著提升了工控机对运输设备的监测精度与可靠性。 展开更多
关键词 工控机 MDTP协议 运输设备 SVM算法 麻雀搜索算法
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基于ICEEMDAN与SSA优化SVM的劣化绝缘子故障诊断方法 认领 引用
12
作者 尹航 王亮 +1 位作者 荆澜涛 蔡冬雪 《东北电力技术》 2026年第7期38-45,共8页
在电力系统运行过程中,高负载工况与强电磁干扰等不确定性因素严重干扰绝缘子泄漏电流信号的有效采集,进而影响故障诊断的准确性。为解决上述问题,本文提出并构建了一套诊断系统,该系统以支持向量机为核心,通过自适应噪声完备集成经验... 在电力系统运行过程中,高负载工况与强电磁干扰等不确定性因素严重干扰绝缘子泄漏电流信号的有效采集,进而影响故障诊断的准确性。为解决上述问题,本文提出并构建了一套诊断系统,该系统以支持向量机为核心,通过自适应噪声完备集成经验模态分解与麻雀搜索算法的协同优化实现功能提升。该方法先采用自适应噪声完备集成经验模态分解对泄漏电流信号进行自适应分解处理,结合相关系数与峭度指标筛选关键本征模态函数分量,经信号重构实现故障特征提取;进一步采用麻雀搜索算法对支持向量机核心参数进行全局优化,构建具有强泛化能力的多分类诊断模型,有效提升了复杂工况下绝缘子劣化状态的识别精度。试验结果表明,该模型在绝缘子劣化状态识别中表现出优异的准确性与鲁棒性,最优识别准确率达96.5%,平均准确率超过93.5%,为电力系统绝缘子劣化的早期检测与预防性维护提供了可靠的技术解决方案。 展开更多
关键词 绝缘子劣化 模态分解 麻雀搜索算法 支持向量机 故障诊断
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IG-SVM模型下生鲜冷链断链风险之预测 认领 引用
13
作者 吴畔溪 劳健 钟慧祺 《北方经贸》 2026年第6期71-75,共5页
当前我国生鲜农产品冷链市场规模快速增长,但生鲜农产品冷链断链风险问题也日益突出,导致冷链货物损坏变质和客户消费体验感降低。构建生鲜农产品冷链断链风险影响因素指标体系,调查获取冷链企业的指标样本数据后,引入信息增益(IG)提取... 当前我国生鲜农产品冷链市场规模快速增长,但生鲜农产品冷链断链风险问题也日益突出,导致冷链货物损坏变质和客户消费体验感降低。构建生鲜农产品冷链断链风险影响因素指标体系,调查获取冷链企业的指标样本数据后,引入信息增益(IG)提取对风险预测结果有显著贡献的特征变量,再采用支持向量机(SVM)构建生鲜农产品冷链断链风险预测算法模型。经计算,影响因素对断链风险发生的作用程度由大到小依次是:技术因素、设施设备因素、运营运作因素、人员因素和外部环境因素。此外,IG-SVM算法模型测试样本分类的正确率为89%,具有较理想的预测效果和应用价值。 展开更多
关键词 生鲜农产品冷链 冷链断链风险 风险预测 IG-SVM算法模型 信息增益
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基于IGAO-SVM的下肢外骨骼步态检测 认领 引用
14
作者 黄斌浩 吕健 强利刚 《传感器与微系统》 北大核心 2026年第6期177-182,共6页
为提升下肢外骨骼机器人在步态相位识别中的准确性,引入了一种基于改进的巨型犰狳优化(IGAO)算法来优化支持向量机(SVM)的方法。该方法在传统的巨型犰狳优化(GAO)算法中集成了基于正弦混沌映射的优化初始化策略和柯西变异策略,并引入随... 为提升下肢外骨骼机器人在步态相位识别中的准确性,引入了一种基于改进的巨型犰狳优化(IGAO)算法来优化支持向量机(SVM)的方法。该方法在传统的巨型犰狳优化(GAO)算法中集成了基于正弦混沌映射的优化初始化策略和柯西变异策略,并引入随机扰动机制,以增强算法的全局搜索能力并优化SVM的参数配置。经过对4个典型测试函数的评估,IGAO算法在优化精度、收敛速度及算法稳定性方面均显示出较其他算法更为优越的性能。外骨骼机器人的实际应用测试进一步验证了该方法在步态检测准确率上的显著提升,证明了其在下肢外骨骼机器人步态识别中的有效性。 展开更多
关键词 外骨骼机器人 步态检测 群优化算法 支持向量机 机器学习
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基于ISFLA算法优化SVM参数的电力系统变压器故障诊断研究 认领 引用
15
作者 首建威 王翔 +2 位作者 莫凡 黄自明 刘禹 《电子设计工程》 2026年第11期96-101,共6页
针对现有电力系统变压器故障诊断方法存在的精度低等问题,提出一种基于ISFLA算法优化SVM参数的电力系统变压器故障诊断方法。构建深度卷积网络模型,输入采集的变压器工作数据,通过卷积、池化等运算训练输入样本。引入SVM分类器和ISFLA算... 针对现有电力系统变压器故障诊断方法存在的精度低等问题,提出一种基于ISFLA算法优化SVM参数的电力系统变压器故障诊断方法。构建深度卷积网络模型,输入采集的变压器工作数据,通过卷积、池化等运算训练输入样本。引入SVM分类器和ISFLA算法,优化SVM的惩罚参数和核函数参数,提升深度卷积网络模型的数据训练性能。通过性能测试实验得出结果,在空载、正常负载和过载三种工况下,优化设计方法的故障类型正确诊断率达98%,优于现有的诊断算法。由此得出结论,提出的优化设计方法具有更优的故障诊断性能和适用性。 展开更多
关键词 ISFLA算法 SVM参数优化 电力系统 变压器故障
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VMD结合小波包模糊熵和BKA-SVM的电机轴承故障诊断 认领 引用
16
作者 欧阳名三 陶伟 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2026年第4期408-419,共12页
[目的]针对船舶电机滚动轴承故障信号不明显和故障特征难以捕捉所导致的故障诊断可靠性低的问题,提出一种融合变分模态分解(VMD)与小波包模糊熵(WPFE)的特征提取方案,并引入黑翅鸢算法优化的支持向量机(BKA-SVM)模型来实现故障诊断。[方... [目的]针对船舶电机滚动轴承故障信号不明显和故障特征难以捕捉所导致的故障诊断可靠性低的问题,提出一种融合变分模态分解(VMD)与小波包模糊熵(WPFE)的特征提取方案,并引入黑翅鸢算法优化的支持向量机(BKA-SVM)模型来实现故障诊断。[方法]首先,对采集的电机轴承振动信号进行VMD分解,根据最小包络熵原则选择最优固有模态函数(IMF)分量。然后,采用小波包技术对筛选出的最优IMF分量作进一步细化,并计算其模糊熵值。最后,构造BKA-SVM模型,导入特征数据进行故障诊断与分类。[结果]根据不同算法优化SVM的仿真对比试验与自建试验平台的验证结果,BKA-SVM模型对3组不同样本的诊断准确率高达98.33%~100%。相较于粒子群优化(PSO)算法、麻雀搜索算法(SSA)和牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO)处理的SVM模型,BKA-SVM在滚动轴承的故障提取与诊断方面具有更好的分类效果和准确性。[结论]研究成果可为船舶电机轴承的故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 船舶电机 滚动轴承 故障分析 变分模态分解 小波包模糊熵 黑翅鸢算法 支持向量机
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基于增强型HBA算法优化SVM模型的机械故障诊断方法 认领 引用
17
作者 刘凤祥 《计算机测量与控制》 2026年第5期103-113,共11页
机械设备振动信号的复杂性及其复杂的环境因素导致其故障的准确诊断难度较高;为此,提出一种增强型蜜獾算法优化支持向量机模型SVM的故障诊断算法EHBA-SVM;为了提高蜜獾算法对目标问题的搜索精度,设计Logistic混沌映射种群初始化提升初... 机械设备振动信号的复杂性及其复杂的环境因素导致其故障的准确诊断难度较高;为此,提出一种增强型蜜獾算法优化支持向量机模型SVM的故障诊断算法EHBA-SVM;为了提高蜜獾算法对目标问题的搜索精度,设计Logistic混沌映射种群初始化提升初始解的多样性,引入黄金正弦策略解决算法全局搜索阶段的种群同质化问题,以增强全局搜索能力,同时设计自适应多向Levy飞行机制兼顾算法的全局搜索精度和收敛速度,以避免迭代后期易于陷入局部最优的不足;利用增强型HBA算法搜索支持向量机SVM模型的超参数组合(c,σ),构建适用于机械故障诊断且泛化能力更强的EHBA-SVM模型;最后,通过旋转机械振动故障模拟实验平台进行实验分析,提取信号时域特征表征不同设备故障状态,同时利用主成分分析法对高维特征进行特征降维,减少特征冗余与噪声干扰;结果表明,与同类模型相比,EHBA-SVM模型在故障类型诊断与分类上具有更高的准确率和诊断效率,为复杂工况环境下的故障诊断提供了一种可行方案。 展开更多
关键词 故障诊断 支持向量机 主成分分析 蜜獾优化算法
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基于改进VMD和CS-SVM的汽车发动机故障诊断方法 认领 引用
18
作者 张忠其 梁裕益 叶龙 《机械制造与自动化》 2026年第1期293-298,共6页
为提高汽车发动机故障诊断准确性,提出一种变分模态分解结合支持向量机的K20C3涡轮增压发动机故障诊断方法。采用鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)层数k和惩罚因子参数α,并利用优化后的VMD获取汽车发动机振动信号,用奇异谱熵表征信... 为提高汽车发动机故障诊断准确性,提出一种变分模态分解结合支持向量机的K20C3涡轮增压发动机故障诊断方法。采用鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)层数k和惩罚因子参数α,并利用优化后的VMD获取汽车发动机振动信号,用奇异谱熵表征信号特征,利用布谷鸟搜索算法(CS)优化支持向量机(SVM)核函数的参数γ及惩罚因子C,并将发动机振动信号特征输入SVM的故障诊断模型进行分类识别。结果表明:优化后的VMD可有效分解K20C3涡轮增压发动机信号,CS-SVM的诊断模型可有效识别K20C3涡轮增压汽车发动机故障类型,且相较于标准SVM和粒子群优化(PSO)-SVM的故障诊断模型,具有更高的准确性,对缸内压力信号的诊断准确率达98.45%,对缸盖振动信号诊断的准确率达到99.21%。由此得出,该方案在发动机故障诊断方面具有一定的可行性。 展开更多
关键词 发动机故障 VMD算法 奇异谱熵 SVM算法 故障诊断
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融合遗传算法和SVM的用电信息采集系统电能计量数据异常检测方法 认领 引用
19
作者 刘倩倩 李涛 李帅 《微型电脑应用》 2026年第7期365-368,共4页
随着电力系统的发展,电能计量数据的准确性和可靠性对于电力运营和管理至关重要。提出融合遗传算法和支持向量机(SVM)的异常检测方法,以应对复杂电能计量数据处理中传统方法的局限性,提高异常检测的准确性和效率。应用中国国家电网数据... 随着电力系统的发展,电能计量数据的准确性和可靠性对于电力运营和管理至关重要。提出融合遗传算法和支持向量机(SVM)的异常检测方法,以应对复杂电能计量数据处理中传统方法的局限性,提高异常检测的准确性和效率。应用中国国家电网数据集,将所提出的方法与孤立森林模型及带噪声的基于密度的空间聚类应用(DBSCAN)模型进行性能比较。所提出的方法在异常检测方面表现出较高的准确性和稳健性,精确率达0.867,召回率达0.854,F1-score达0.860。此外,与网格搜索算法和随机搜索算法的比较实验验证了遗传算法所得参数的有效性。 展开更多
关键词 电能计量 异常检测 遗传算法 SVM 融合模型
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基于ISSA-CWSVM模型的电气火灾早期预警研究 认领 引用
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作者 李岩 孔冬冬 《自动化与仪表》 2026年第7期31-35,共5页
针对现场电气火灾数据存在典型非均衡分布、错分代价具有非对称性的特征,该文提出一种基于工程错分代价与样本不均衡统计代价融合的加权SVM模型(CWSVM),以最小化总错分代价为目标。提出融合Tent映射-准反向学习、基于种群多样性的自适... 针对现场电气火灾数据存在典型非均衡分布、错分代价具有非对称性的特征,该文提出一种基于工程错分代价与样本不均衡统计代价融合的加权SVM模型(CWSVM),以最小化总错分代价为目标。提出融合Tent映射-准反向学习、基于种群多样性的自适应收敛因子、采用精英引导及动态权重更新追随者位置的多策略改进樽海鞘群算法(ISSA)。通过ISSA搜索CWSVM的全局最优惩罚系数和核参数。仿真实验中,选取消防物联网采集的低压配电柜中剩余电流探测器、热解粒子探测器的460组数据进行测试,结果表明,ISSA-CWSVM模型在总体精确率、报警召回率和F1-Score上均优于SVM、SSA-SVM、SSA-CWSVM模型,且能够有效降低电气火灾早期预警的总体工程错分代价,具有更优的风险控制能力。 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 多策略改进 支持向量机 代价敏感加权 电气火灾早期预警
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