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Deep Support Vector Data Description Based Physical Layer Authentication 认领 引用
1
作者 Shao Yijie Pan Zhiwen +1 位作者 Liu Nan You Xiaohu 《China Communications》 SCIE EI CSCD 2025年第10期214-222,共9页
In wireless communication,the problem of authenticating the transmitter’s identity is challeng-ing,especially for those terminal devices in which the security schemes based on cryptography are approxi-mately unfeasib... In wireless communication,the problem of authenticating the transmitter’s identity is challeng-ing,especially for those terminal devices in which the security schemes based on cryptography are approxi-mately unfeasible owing to limited resources.In this paper,a physical layer authentication scheme is pro-posed to detect whether there is anomalous access by the attackers disguised as legitimate users.Explicitly,channel state information(CSI)is used as a form of fingerprint to exploit spatial discrimination among de-vices in the wireless network and machine learning(ML)technology is employed to promote the improve-ment of authentication accuracy.Considering that the falsified messages are not accessible for authenticator during the training phase,deep support vector data de-scription(Deep SVDD)is selected to solve the one-class classification(OCC)problem.Simulation results show that Deep SVDD based scheme can tackle the challenges of physical layer authentication in wireless communication environments. 展开更多
关键词 deep support vector data description one-class classification physical layer authentication wireless security
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Multi-mode process monitoring based on a novel weighted local standardization strategy and support vector data description 认领 引用 被引量：9
2
作者 赵付洲 宋冰 侍洪波 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第11期2896-2905,共10页
There are multiple operating modes in the real industrial process, and the collected data follow the complex multimodal distribution, so most traditional process monitoring methods are no longer applicable because the... There are multiple operating modes in the real industrial process, and the collected data follow the complex multimodal distribution, so most traditional process monitoring methods are no longer applicable because their presumptions are that sampled-data should obey the single Gaussian distribution or non-Gaussian distribution. In order to solve these problems, a novel weighted local standardization(WLS) strategy is proposed to standardize the multimodal data, which can eliminate the multi-mode characteristics of the collected data, and normalize them into unimodal data distribution. After detailed analysis of the raised data preprocessing strategy, a new algorithm using WLS strategy with support vector data description(SVDD) is put forward to apply for multi-mode monitoring process. Unlike the strategy of building multiple local models, the developed method only contains a model without the prior knowledge of multi-mode process. To demonstrate the proposed method's validity, it is applied to a numerical example and a Tennessee Eastman(TE) process. Finally, the simulation results show that the WLS strategy is very effective to standardize multimodal data, and the WLS-SVDD monitoring method has great advantages over the traditional SVDD and PCA combined with a local standardization strategy(LNS-PCA) in multi-mode process monitoring. 展开更多
关键词 multiple operating modes weighted local standardization support vector data description multi-mode monitoring
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Using Audiometric Data to Weigh and Prioritize Factors that Affect Workers’ Hearing Loss through Support Vector Machine (SVM) Algorithm 认领 引用 被引量：3
3
作者 Hossein ElahiShirvan MohammadReza Ghotbi-Ravandi +1 位作者 Sajad Zare Mostafa Ghazizadeh Ahsaee 《Sound & Vibration》 EI 2020年第2期99-112,共14页
Workers’exposure to excessive noise is a big universal work-related challenges.One of the major consequences of exposure to noise is permanent or transient hearing loss.The current study sought to utilize audiometric... Workers’exposure to excessive noise is a big universal work-related challenges.One of the major consequences of exposure to noise is permanent or transient hearing loss.The current study sought to utilize audiometric data to weigh and prioritize the factors affecting workers’hearing loss based using the Support Vector Machine(SVM)algorithm.This cross sectional-descriptive study was conducted in 2017 in a mining industry in southeast Iran.The participating workers(n=150)were divided into three groups of 50 based on the sound pressure level to which they were exposed(two experimental groups and one control group).Audiometric tests were carried out for all members of each group.The study generally entailed the following steps:(1)selecting predicting variables to weigh and prioritize factors affecting hearing loss;(2)conducting audiometric tests and assessing permanent hearing loss in each ear and then evaluating total hearing loss;(3)categorizing different types of hearing loss;(4)weighing and prioritizing factors that affect hearing loss based on the SVM algorithm;and(5)assessing the error rate and accuracy of the models.The collected data were fed into SPSS 18,followed by conducting linear regression and paired samples t-test.It was revealed that,in the first model(SPL85 dBA),the frequency of 4 KHz had the highest impact(with a weight of 22%),while the frequency of 250 Hz had the smallest influence(with a weight of 3%).The accuracy of this model was 100%too.In the fourth model,the frequency of 4 KHz had the greatest effect(with a weight of 24%),while the frequency of 500 Hz had the smallest effect(with a weight of 4%).The accuracy of this model was found to be 94%.According to the modeling conducted using the SVM algorithm,the frequency of 4 KHz has the most profound effect on predicting changes in hearing loss.Given the high accuracy of the obtained model,this algorithm is an appropriate and powerful tool to predict and model hearing loss. 展开更多
关键词 Noise modeling hearing loss data mining support vector machine algorithm
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基于改进YOLOv11-OBB-SVDD的数字孪生智能车系统设计 认领 引用
4
作者 张苏楠 寇元超 +2 位作者 王喆 张力元 李禹昊 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2026年第6期854-865,共12页
随着智能驾驶和数字孪生技术的快速发展,构建高效、实时的车路协同系统成为研究热点。为此,本文设计了基于改进YOLOv11-OBB-SVDD的数字孪生智能车系统。该系统由物理智能车、虚拟智能车、智能可视化服务、孪生数据和动态实时连接5部分... 随着智能驾驶和数字孪生技术的快速发展,构建高效、实时的车路协同系统成为研究热点。为此,本文设计了基于改进YOLOv11-OBB-SVDD的数字孪生智能车系统。该系统由物理智能车、虚拟智能车、智能可视化服务、孪生数据和动态实时连接5部分组成。首先,物理智能车搭载视觉传感器实时采集赛道图像,实现自主路径识别;在赛道上方部署工业相机感知智能车在赛道中图像。然后,建立与物理智能车一致的虚拟模型实现虚实映射,利用YOLOv11-OBB检测物理智能车的位置与车身偏转角度;为提高对尺寸较小智能车的检测性能,采用基于频率感知特征融合(FreqFusion)的特征融合方法对模型进行改进。最后,虚拟智能车通过位置与车身偏转角度结合赛道信息,利用支持向量数据描述(SVDD)算法检测车辆偏离赛道风险;通过动态实时连接向物理智能车发送控制信号,智能可视化服务提供智能车可视化动态监控,孪生数据汇聚数字孪生智能车系统多维多尺度数据。实验结果表明,提出的改进YOLOv11-OBB对物理智能车的检测精确率、召回率、IOU阈值为0.5时的平均精度均值分别达到了94.4%、93.0%、92.2%;SVDD检测智能车正常行驶与偏离赛道风险的准确率、查准率、查全率分别达到94.5%、95.4%、93.5%。整个系统实时性高,可以准确实现智能车自主循迹与数字孪生各模块的功能。 展开更多
关键词 数字孪生 智能车 改进YOLOv11-OBB 支持向量数据描述
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融合SVDD与模糊评价的医疗机器人手势交互可用性评价 认领 引用
5
作者 胡世贺 李保霞 +3 位作者 王丽 毛宁波 王传涛 赵宇 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第9期3696-3704,共9页
为解决椎板减压手术机器人三维手势交互可用性评价标准缺失、主观性过强等问题,通过支持向量数据描述(support vector data description, SVDD)与模糊综合评价(fuzzy comprehensive evaluation, FCE)相融合的方法,研究了医疗机器人手势... 为解决椎板减压手术机器人三维手势交互可用性评价标准缺失、主观性过强等问题,通过支持向量数据描述(support vector data description, SVDD)与模糊综合评价(fuzzy comprehensive evaluation, FCE)相融合的方法,研究了医疗机器人手势交互可用性评价体系的构建。基于椎板减压手术特征和医疗环境约束,运用德尔菲法构建涵盖易学性、高效性、用户满意度、安全性的4级指标体系;采用SVDD算法对15名骨科专家的指标排序数据进行异常检测,通过最小体积超球体模型识别异常专家并实施自适应降权;建立多层次模糊综合评价模型,结合三角模糊数隶属度函数和专家问卷,对3种机械臂空间移动手势方案进行综合评价。结果表明:SVDD算法识别出3名异常专家,专家意见Kendall一致性系数由0.420 5显著提升至0.692 3,改善64.6%;权重分析显示交互满意度和可靠度为关键指标,权重分别为20.86%和18.40%;可用性评价显示拇指指向式手势获得最高得分3.97分,整体移动控制手势得分3.65分,食指指向控制手势得分3.51分。可见SVDD-模糊综合评价方法显著提升了医疗机器人可用性评价的客观性和区分度,经验证拇指指向式手势为椎板减压手术机器人的最优交互方案。 展开更多
关键词 脊柱手术机器人 三维手势交互 可用性评价 支持向量数据描述 模糊综合评价 人机交互
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基于RAdaboost-SVDD的异常值检测 认领 引用
6
作者 张加伟 刘尉 安彦蓉 《计算机与现代化》 2026年第5期17-24,共8页
支持向量数据描述(SVDD)是单类分类(OCC)中广泛应用的异常值检测方法,但在应对复杂数据分布或高噪声场景时,其性能可能受到限制。为此,本文提出一种结合Adaboost和SVDD的改进方法RAdaboost-SVDD,通过将SVDD作为弱分类器,在Adaboost框架... 支持向量数据描述(SVDD)是单类分类(OCC)中广泛应用的异常值检测方法,但在应对复杂数据分布或高噪声场景时,其性能可能受到限制。为此,本文提出一种结合Adaboost和SVDD的改进方法RAdaboost-SVDD,通过将SVDD作为弱分类器,在Adaboost框架下构建多个SVDD模型,形成一个集成的强分类器。首先利用SVDD构建初始超球体,然后在每轮迭代中动态调整样本权重,增强模型对误分类样本的关注,以逐步提升整体检测性能,最后通过投票机制集成强分类器。尽管SVDD本身是一种强分类器,对异常样本具有较高的敏感性,但当与传统Adaboost结合时,由于Adaboost使用指数损失函数,异常样本的误分类损失会被显著放大,导致模型对异常样本过度敏感,进而增加整体训练误差。针对这一问题,本文对Adaboost损失函数进行改进,以减少对异常样本的过度关注,从而提高模型的鲁棒性。实验结果表明,该方法在处理高噪声和复杂分布数据时,显著提升了异常值检测的精度和鲁棒性,充分验证了其在单类分类任务中的优势和实用性。 展开更多
关键词 支持向量数据描述 Adaboost算法 损失函数 异常值检测
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基于灰色聚类与SVDD的冷水机组健康状态评估 认领 引用
7
作者 李飞龙 李向舜 刘毅 《暖通空调》 2026年第3期48-54,共7页
针对实际工业环境中数据获取受限、难以收集大量冷水机组样本的问题,提出了一种结合灰色聚类与支持向量数据描述(SVDD)的健康状态评估方法。首先,在冷水机组正常运行期间,采用正常状态样本构建SVDD模型;然后,基于模糊理论将故障样本到S... 针对实际工业环境中数据获取受限、难以收集大量冷水机组样本的问题,提出了一种结合灰色聚类与支持向量数据描述(SVDD)的健康状态评估方法。首先,在冷水机组正常运行期间,采用正常状态样本构建SVDD模型;然后,基于模糊理论将故障样本到SVDD中心的相对欧氏距离映射为健康指数;最后,采用灰色聚类的方法对健康指数进行等级划分,从而实现对冷水机组健康状态的准确描述。采用ASHRAE RP-1043数据集及某大楼冷水机组的实际运行数据对该方法进行了验证。结果表明,在有限样本条件下,该方法能够有效评估冷水机组的健康状态,评估结果与冷水机组的实际健康状态较为一致。 展开更多
关键词 冷水机组 支持向量数据描述 模糊理论 灰色聚类 健康状态评估
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基于SSAE-SVDD联合判别的机床主轴健康状态监测 认领 引用
8
作者 张一驰 谈宏志 +2 位作者 乔石 王兆 刘阔 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第2期189-194,共6页
数控机床电主轴渐进性退化过程中故障特征演变缓慢,早期故障阶段振动信号特征微弱难以辨识,同时特征工程阶段人工特征提取存在主观性强、信息损失等问题,导致健康状态判别精度受限。针对上述问题,提出基于堆叠稀疏自编码器(SSAE)与支持... 数控机床电主轴渐进性退化过程中故障特征演变缓慢,早期故障阶段振动信号特征微弱难以辨识,同时特征工程阶段人工特征提取存在主观性强、信息损失等问题,导致健康状态判别精度受限。针对上述问题,提出基于堆叠稀疏自编码器(SSAE)与支持向量数据描述(SVDD)联合判别的数控机床主轴健康状态监测方法。技术实现路径包括:通过采集主轴箱三向振动信号构建多维监测数据集;经标准化和降噪预处理后,采用SSAE进行无监督深度特征提取,并基于重构数据均方根误差进行阈值判别;继而通过SVDD算法建立高维特征的决策边界,实现健康状态的智能判别。实验验证表明,该方法在初期故障检测中达到96.9%的准确率。 展开更多
关键词 机床主轴 健康状态监测 堆叠稀疏自编码器 支持向量描述
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基于多核SVDD的柔性配电网故障研判方法 认领 引用
9
作者 杨坤 鲍若愚 徐斌 《电力电子技术》 2026年第3期97-108,共12页
随着新型能源渗透率的迅速提升和柔性互联设备的广泛接入,中压配电网结构逐渐趋于频繁的动态变化特性,导致传统故障研判方法难以适应。为此,本文提出一种基于多核支持向量数据描述(SVDD)的故障研判方法。首先,通过TOPSIS-Kmedoids算法... 随着新型能源渗透率的迅速提升和柔性互联设备的广泛接入,中压配电网结构逐渐趋于频繁的动态变化特性,导致传统故障研判方法难以适应。为此,本文提出一种基于多核支持向量数据描述(SVDD)的故障研判方法。首先,通过TOPSIS-Kmedoids算法对基础拓扑特征进行筛选,根据其对故障研判的影响程度赋予权重形成拓扑敏感特征集;接着引入多核学习技术,将拓扑敏感特征与量测采集深度融合,进一步增强模型对节点异常特征的检测能力并训练SVDD模型;最后,充分考虑拓扑变动情况,采用最短路径核策略对新时戳下SVDD模型的超球边界自适应训练调整,分离存在异常的故障节点。所提方法已在华东某电力公司试点部署,并利用实际配电网数据校核验证,研判准确率达到95.8%,具备良好的鲁棒性和可行性。 展开更多
关键词 柔性配电网 故障研判 支持向量数据描述
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基于DSVDD、对抗学习和紧密包裹学习的异常检测单阶段模型 认领 引用
10
作者 汤文杰 徐俊华 +1 位作者 付纯博 杨国为 《智能计算机与应用》 2026年第7期57-63,共7页
深度支持向量数据描述(DSVDD)、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)和紧密包裹学习等方法在异常检测建模中发挥了重要作用,有效推动了该领域的研究取得显著进展。然而,单一方法构建的模型在检测精度和泛化能力方面仍存在局限性。为... 深度支持向量数据描述(DSVDD)、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)和紧密包裹学习等方法在异常检测建模中发挥了重要作用,有效推动了该领域的研究取得显著进展。然而,单一方法构建的模型在检测精度和泛化能力方面仍存在局限性。为克服这些不足,本文提出了一种融合DSVDD、对抗学习和紧密包裹学习的(双超球间隔最大博弈)异常检测单阶段模型。该模型创新性地结合了DSVDD的超球体学习、GAN的对抗学习以及紧密包裹学习,通过双超球最大分隔博弈目标函数实现单阶段训练。其中,DSVDD的超球体学习为正常样本提供紧凑的超球体表示,并增大异常样本与正常样本之间的分离度;GAN的对抗学习增强了模型对特征表示的鲁棒性;紧密包裹学习则进一步优化了检测边界,使其更加清晰和准确。这些机制协同作用,提高了模式特征分布建模的精度,并显著增强了模型的泛化能力。实验结果表明,该模型在多个数据集上的表现优于多种现有的异常检测模型,展现出更高的检测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 异常检测 生成对抗网络 紧密包裹学习 支持向量数据描述 对抗学习 特征表示学习
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融合小波变换与深度SVDD的工业机器人故障零样本检测 认领 引用
11
作者 罗哲 刘曼 +2 位作者 刘云 罗大海 何志豪 《现代信息科技》 2026年第7期184-188,共5页
针对工业机器人故障样本稀缺导致监督诊断方法失效的问题,该文提出一种基于深度支持向量数据描述与多小波融合的零样本故障检测方法(Deep SVDD+Multi-wavelet)。该方法仅利用正常状态下的振动信号,首先,通过融合多种小波的连续变换库,... 针对工业机器人故障样本稀缺导致监督诊断方法失效的问题,该文提出一种基于深度支持向量数据描述与多小波融合的零样本故障检测方法(Deep SVDD+Multi-wavelet)。该方法仅利用正常状态下的振动信号,首先,通过融合多种小波的连续变换库,将信号转换为多视角时频图,以充分提取其时频特征;随后,采用深度卷积网络将时频图映射到高维空间,并优化Deep SVDD的损失函数,构建一个紧凑的最小超球体。检测时,通过计算待测样本特征到超球体球心的距离,并设定动态阈值,实现故障判别。实验结果表明:该方法对多种故障的平均检测准确率达到94.5%以上,显著优于传统方法,为零样本条件下的工业机器人智能运维提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 故障检测 零故障样本 深度支持向量数据描述 多小波融合 工业机器人
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基于CE-Louvain分解和动态递归SVDD的分布式过程监测 认领 引用 被引量：1
12
作者 王晶 刘鹏阳 +2 位作者 卢山 周萌 陈晓露 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第8期1650-1658,共9页
针对全厂过程的复杂非线性动态特征,本文提出了一种分布式的过程监测方法.它包括两个主要内容:基于copula entropy Louvain(CE-Louvain)的过程分解和基于动态递归支持向量数据描述(DR-SVDD)的故障检测.首先,根据机理知识将全厂过程中的... 针对全厂过程的复杂非线性动态特征,本文提出了一种分布式的过程监测方法.它包括两个主要内容:基于copula entropy Louvain(CE-Louvain)的过程分解和基于动态递归支持向量数据描述(DR-SVDD)的故障检测.首先,根据机理知识将全厂过程中的变量初步映射为和过程结构相对应的无向图模型,引入CE来描述无向图中不同节点(即过程变量)之间的权重,并基于将CE-Louvain算法精细分解为合理的子块.然后,针对每个子块提出了基于DR-SVDD的分布式故障检测方法以提高故障检测率.最后,利用贝叶斯融合推理方法得到全局过程监测结果.提出的方法在Tennesse-Eastman(TE)过程中得到了验证. 展开更多
关键词 非线性动态过程 过程监测 CE-Louvain分解 支持向量数据描述
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基于多域特征融合与CPO-SVDD的低速重载轴承故障诊断方法 认领 引用 被引量：1
13
作者 雪增红 魏春虎 +1 位作者 程峰 钱进 《机电工程》 CAS 北大核心 2025年第12期2333-2342,共10页
针对低速重载设备轴承在复杂工况下振动信号特征微弱、传统振动分析方法诊断精度不足的问题,提出了一种基于多域特征融合与优化支持向量数据描述(SVDD)的智能诊断模型,以提升故障识别的准确性与实时性。首先,使用应力波传感器采集了设... 针对低速重载设备轴承在复杂工况下振动信号特征微弱、传统振动分析方法诊断精度不足的问题,提出了一种基于多域特征融合与优化支持向量数据描述(SVDD)的智能诊断模型,以提升故障识别的准确性与实时性。首先,使用应力波传感器采集了设备运行中的高频信号(38 kHz±2 kHz),提取了时域、频域及时频域等16维度特征,构建了包含设备状态信息的特征向量集;然后,引入敏感度指标(SI)对特征进行了筛选,计算了特征与故障类别的相关性权重,保留了对故障敏感的时频域特征;采用冠豪猪优化(CPO)算法对SVDD的高斯核参数和惩罚因子进行了寻优,模拟了冠豪猪群体防御机制中的全局搜索策略,有效避免了传统优化算法易陷入局部最优的缺陷;最后,使用筛选的特征结合优化后的SVDD构建了故障实时监测模型,对不同优化算法的性能进行了对比。研究结果表明:该方法在冶金行业大包回转台轴承的故障诊断中,对点蚀、剥落、保持架断裂三类典型故障的识别准确率达到98%,较传统SVDD模型提升了29.8%,单次诊断耗时仅需0.587 s。多域特征融合与CPO-SVDD协同诊断框架有效解决了低速重载设备故障特征提取困难、诊断模型泛化能力弱的技术瓶颈问题,可为工业关键设备的预测性维护提供具有工程实用价值的解决方案。 展开更多
关键词 低速重载设备 滚动轴承 应力波检测技术 多域特征融合 支持向量数据描述 冠豪猪优化算法 模型泛化性能
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应用对比预测编码SVDD的窃电检测方法 认领 引用 被引量：1
14
作者 魏梅芳 阳靖 +1 位作者 黄頔 苏盛 《中国测试》 CAS 北大核心 2025年第12期112-119,共8页
传统窃电检测的标签数据获取依靠人工排查,成本高且效率低,随着智能电网的建设存储了丰富的用户用电数据,基于机器学习的窃电检测方法发展迅猛,但如何不依赖标签数据提高窃电检测准确率仍是亟待解决的难点。因此,该文提出一种基于对比... 传统窃电检测的标签数据获取依靠人工排查,成本高且效率低,随着智能电网的建设存储了丰富的用户用电数据,基于机器学习的窃电检测方法发展迅猛,但如何不依赖标签数据提高窃电检测准确率仍是亟待解决的难点。因此,该文提出一种基于对比预测编码SVDD的窃电检测方法。首先,通过对比预测编码提取用户数据中最能代表用户用电行为的长期模式特征来检测窃电行为,使用门控递归单元构建正负样本对进行对比学习;然后,再利用前述对比预测编码提取的特征训练SVDD分类器,得到相应超球体的中心和半径;最后,依据待检用电数据与超球体中心的距离和超球体半径之间关系来识别窃电用户。基于国家电网的实际数据进行算例仿真,实验结果表明与对比方法相比,该文所提模型的分类性能更高,且误报率更低。 展开更多
关键词 窃电 对比编码预测 支持向量数据描述 异常检测
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基于Weibull核函数与MCSVDD的轮毂电机故障诊断 认领 引用 被引量：1
15
作者 刘炳晨 薛红涛 丁殿勇 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2025年第5期922-928,1061,共7页
为监测分布式驱动电动汽车中轮毂电机运行状态,确保整车运行安全,提出一种基于改进的多类支持向量数据描述(multi-class support vector data description,简称MCSVDD)的轮毂电机故障诊断方法。首先,针对MCSVDD算法的改进,基于近邻传播(... 为监测分布式驱动电动汽车中轮毂电机运行状态,确保整车运行安全,提出一种基于改进的多类支持向量数据描述(multi-class support vector data description,简称MCSVDD)的轮毂电机故障诊断方法。首先,针对MCSVDD算法的改进,基于近邻传播(affinity propagation,简称AP)聚类算法提出了MCSVDD以“距离类内簇中心最小”的类别判断法则,并基于Weibull函数构造了Weibull核函数,用于优化数据描述模型;其次,针对轮毂电机运行状态的多维特征参数组,提出一种基于最小距离传播鉴别投影(minimum-distance propagation discriminant projection,简称MPDP)的降维法,提高了不同工况下轮毂电机故障状态的可分性;最后,定制带有典型轴承故障的轮毂电机,采集7种工况下的振动信号,验证所提出方法的有效性。结果表明:基于MPDP降维后的轮毂电机运行状态观测样本的可分性优于线性判别分析(linear discriminant analysis,简称LDA)、局部保持投影(locality preserving projection,简称LPP)及最小距离鉴别投影(minimum-distance discriminant projection,简称MDP)方法,基于Weibull核函数的MCSVDD状态识别系统的识别精度整体高于基于多项式和高斯核函数的MCSVDD系统。 展开更多
关键词 轮毂电机 振动信号 故障诊断 最小距离传播鉴别投影 多类支持向量数据描述 Weibull核函数
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改进ResNet结合MKSVDD的谐波减速器多状态同尺度定量评估方法 认领 引用
16
作者 孙宇林 罗双 +2 位作者 康守强 王玉静 刘连胜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第6期304-316,共13页
针对谐波减速器故障程度难以精确量化以及不同故障位置无法在同一尺度下定量分析的问题,提出一种改进深度残差网络(ResNet)结合多核支持向量数据描述(MKSVDD)的谐波减速器多状态同尺度下的定量评估方法。该方法首先提出一种新的谐波减... 针对谐波减速器故障程度难以精确量化以及不同故障位置无法在同一尺度下定量分析的问题,提出一种改进深度残差网络(ResNet)结合多核支持向量数据描述(MKSVDD)的谐波减速器多状态同尺度下的定量评估方法。该方法首先提出一种新的谐波减速器多状态同尺度定量评估框架,并对微弱故障敏感的声发射信号进行连续小波变换构建二维时频图数据集;其次提出卷积注意力模块改进ResNet以充分挖掘二维时频图的深层特征;再引入多核核函数改进支持向量数据描述,基于谐波减速器正常状态的深层特征构建MKSVDD健康状态评估模型;然后,计算不同故障程度的特征相对于正常状态球心的距离,构建评估指标,通过拟合得到定量评估曲线;此外,根据谐波减速器的结构和声发射信号传播机理,提出相对距离补偿方案以构建多状态评估指标,实现谐波减速器不同健康状态在同一尺度下的定量评估。通过搭建谐波减速器实验台,对未知故障程度的数据进行多组对比实验的结果表明,改进后的深度残差网络提取到的特征更聚集,所提方法能实现谐波减速器不同故障位置在同一尺度下的定量分析,且评估误差不超过3.2%,有效完成谐波减速器多状态同尺度的定量评估。 展开更多
关键词 谐波减速器 卷积注意力机制 多核支持向量数据描述 多故障状态 定量评估
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基于SVDD和SVM的高压调门油动机状态监测系统研究 认领 引用 被引量：2
17
作者 马立强 姜安琦 +2 位作者 姜万录 郑云飞 吴凤和 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2025年第12期238-248,共11页
在高压调门油动机的运行监控中,由于正常状态的样本远多于故障样本,故障数据稀缺且采集相对困难,此外还存在故障发生的不确定性,传统的监测方法难以有效应用。对此,提出了一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SV... 在高压调门油动机的运行监控中,由于正常状态的样本远多于故障样本,故障数据稀缺且采集相对困难,此外还存在故障发生的不确定性,传统的监测方法难以有效应用。对此,提出了一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)异常检测和支持向量机(support vector machine,SVM)故障诊断的高压调门油动机状态监测系统。首先,从原始数据中提取时域(time domain,T)、频域(frequency domain,F)和时频域小波包子带能量(wavelet packet subband energy,W)特征,并通过特征融合及归一化的方式形成新的多维融合特征向量TFW。随后,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对TFW进行深层次挖掘,生成更具表现力的特征TFWCNN,以此作为SVDD和SVM模型的输入。搭建了高压调门油动机故障模拟试验台,用以采集数据并验证该方法的有效性。研究结果表明:在三个具有不同阀位开度的高压调门油动机动态数据集上,SVDD异常检测的F1分数分别达到0.9991、0.9978和0.9760;SVM故障诊断的F1分数分别为0.9988、0.9950和0.9867;不仅说明该方法在高压调门油动机的状态监测中表现出的优异性能,同时也说明深度TFWCNN特征在高压调门油动机状态监测中的有效性和准确性;还为类似的汽轮机状态监测诊断系统提供了一种有效的技术方案。 展开更多
关键词 高压调门油动机 支持向量数据描述(SVDD)异常检测 支持向量机(SVM)故障诊断 状态监测系统
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基于LSTM-GBSVDD模型的飞行轨迹异常检测方法 认领 引用 被引量：1
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作者 李琳 曾雅琴 +2 位作者 朱惠民 孙世岩 梁伟阁 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第5期83-93,共11页
为解决传统检测方法在处理复杂、动态以及数据长度实时变化的飞行轨迹数据时特征提取不准确、检测效率较低的问题,提出一种结合长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络和支持向量数据描述(Support Vector Data Description, SVDD... 为解决传统检测方法在处理复杂、动态以及数据长度实时变化的飞行轨迹数据时特征提取不准确、检测效率较低的问题,提出一种结合长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络和支持向量数据描述(Support Vector Data Description, SVDD)的无监督异常检测方法。利用LSTM网络提取可变长度飞行轨迹的关键特征,并将其转化为固定长度的序列表示;通过SVDD算法构建多维超球分类器,对正常飞行轨迹进行建模,从而识别潜在异常轨迹。为进一步提升模型性能,引入基于梯度的优化算法(Gradient-Based training algorithm, GB),实现LSTM与SVDD参数的联合训练,大幅度提高检测精度和计算效率。仿真实验结果表明,新提出的基于梯度优化的长短时记忆网络和支持向量数据描述模型(Long Short-Term Memory network and Support Vector Data Description model based on Gradient-Based training algorithm optimization, LSTM-GBSVDD)的飞行轨迹异常检测方法在处理复杂、多变的飞行轨迹异常检测任务中表现出较好的有效性和优越性,有较强的应用前景。 展开更多
关键词 飞行轨迹 长短时记忆 支持向量数据描述 异常检测
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基于高维空间投影的低速传动装置异常状态预警方法 认领 引用
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作者 王浩 李子恒 +3 位作者 杜剑维 李莉红 徐子珺 程垠钟 《机电工程》 CAS 北大核心 2026年第8期1653-1664,共12页
船舶动力传动装置在运行过程中,会因为低转速、高负载等工况导致异常状态预警困难、预警准确率低等问题,为此,提出了一种基于高维空间投影的低速传动装置异常状态预警方法,开展了低速传动装置异常状态监测研究。首先,利用小波包将振动... 船舶动力传动装置在运行过程中,会因为低转速、高负载等工况导致异常状态预警困难、预警准确率低等问题,为此,提出了一种基于高维空间投影的低速传动装置异常状态预警方法,开展了低速传动装置异常状态监测研究。首先,利用小波包将振动信号向低频和高频两个方向进行了分解,计算了各频带小波包系数的能量,构成了初始特征集;为了降低特征冗余、减少计算成本且便于特征可视化,对初始特征集进行归一化处理后,利用正交局部保留投影(OLPP)算法对初始特征集进行了约减处理,构成了约减后的三维特征集;然后,利用粒子群优化(PSO)算法对支持向量数据描述(SVDD)算法惩罚参数C和核参数g进行了寻优,根据寻优确定的参数构建了支持向量数据描述模型,获得了高维空间中包含正常样本的超球体球心和半径,根据当前样本在高维空间中与超球体的关系来判断样本标签,根据设定的传动装置运行状态预警规则,对低速传动装置状态异常进行了预警;最后,采用自选设计的传动装置试验台,进行了船舶动力传动装置异常状态预警试验,验证了上述预警方法的有效性和准确性。研究结果表明:采用基于高维空间投影的低速传动装置异常状态预警方法对船舶动力传动装置运行状态进行异常监测,其预警准确率达到95%以上;基于低速传动装置典型工况的正常运行数据样本能够快速建立预警模型,并根据运行时间变化随时更新正常样本,更新预警模型,提升低速传动装置运行状态监测效果。该方法为低速装置异常状态的预警提供了实用价值。 展开更多
关键词 船舶动力传动装置 三维特征集 粒子群优化 支持向量数据描述 正交局部保留投影 异常预警准确率
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基于混合IHBA-SVR算法的锂离子电池RUL预测 认领 引用
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作者 曾进辉 宁佳伟 +2 位作者 曾冠林 黄梓涵 刘颉 《现代电子技术》 北大核心 2026年第14期156-163,共8页
精准预测锂离子电池剩余使用寿命(RUL)对优化电池更换计划、降低运行成本具有重大意义,是提升系统稳定性与运行效率的关键。为提升锂离子电池RUL预测的精度与稳定性,提出一种融合混合策略改进蜜獾算法(IHBA)和支持向量回归(SVR)的预测模... 精准预测锂离子电池剩余使用寿命(RUL)对优化电池更换计划、降低运行成本具有重大意义,是提升系统稳定性与运行效率的关键。为提升锂离子电池RUL预测的精度与稳定性,提出一种融合混合策略改进蜜獾算法(IHBA)和支持向量回归(SVR)的预测模型(IHBA-SVR)。该算法通过引入Tent混沌映射、Gold-SA优化策略、高斯突变策略及自适应T分布策略,对传统蜜獾算法(HBA)进行改进,并将改进后的IHBA用于自适应寻优SVR模型的超参数。基于NASA公开电池退化实验数据集进行仿真验证,实验结果表明,所提模型的平均绝对误差、均方根误差、平均相对百分比误差分别不超过0.0130、0.0226和0.9681%。相较于传统SVR、HBA-SVR、GWO-SVR等数据驱动方法,该模型在预测准确性和稳定性方面均具备显著优势。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 改进蜜獾算法 支持向量回归 混合策略 数据驱动
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