多分类SVDD混叠域识别的模拟电路故障诊断

针对多分类支持向量域数据描述(SVDD)方法中混叠样本诊断精度差的问题,提出了一种带异类样本的多分类SVDD算法。该方法在普通SVDD超球模型基础上,对于存在混叠区域的类别,以该类所有样本为目标类,其他类与之混叠的样本为异类,利用带异类样本的SVDD算法重新训练,直至所有超球优化完毕。仿真实验验证了本文算法消除混叠和提高精度的能力,并将该算法应用于模拟电路故障诊断中。相较与SVDD多分类算法、一对一和一对多SVM算法,本文方法在模拟电路故障诊断中具有更高的诊断精度。     

基于SVM集成学习的网络故障诊断方法

针对现有SVM多分类方法在网络故障诊断中识别精度较低的问题,本文提出一种基于二叉树结构和模型二重扰动的SVM集成学习算法。通过集成学习思想提高网络故障诊断的精度。在集成过程中对二叉树结构和核参数进行扰动,加大个体分类器的差异度,提升了诊断模型的泛化性。在实际网络中的诊断实验表明所提的方法较二叉树等其它SVM多分类方法具有更高的诊断精度。     

催化裂化反再系统的故障诊断方法研究

考虑到石油化工过程系统复杂,变量繁多,非线性关系极强,故障样本数据难于获取,故利用支持向量机对炼油厂催化裂化装置反应再生子系统的故障状态进行模式识别;且支持向量机参数C、σ对分类精度有很大影响,采用了改进的遗传算法对其进行优化;并采用了决策树算法进行多类分类,根据类间分离测度,从最难分类(类间分离测度最小)的两类样本集开始训练,将其合并为一个类簇后同其他样本集一起,再从中寻找最难分类的两个样本集合并,如此逐步合并最终得到训练模型;实验结果表明,利用改进的遗传算法优化惩罚系数C和核函数参数σ后,缩短了分类时间,提高了分类准确率,基于决策树算法的支持向量机能有效地解决一对一和一对多分类算法中存在的无法辨识区域的问题,能很好地识别故障类型,对催化裂化装置的故障诊断有显著的指导作用。     

改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究

支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群算法优化的办法,解决粒子群前期收敛速度过快导致后期容易优化不均的现象;通过粒子群算法优化与支持向量机分类模型结合,以轴承故障检测和诊断为例,分析次方法的优越性和提高支持向量机在故障诊断过程中的精准度;通过实际检测得出,这种算法优化的方法改进的支持向量机对于聚类性较差的故障分类具有很好的诊断功能。     

基于多种群混沌遗传神经网络的模拟电路故障诊断

针对标准遗传算法优化BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优的问题,提出了改进的多种群协同进化遗传算法,该算法改变了以往的随机初始化方法,采用了附加混沌扰动的tent映射初始化均匀分布的种群,提高了初始解的质量;每个种群采用自适应交叉率和变异率,引入移民算子实现种群间的横向联系;算法通过多种群的协同进化和种群间的个体移植提高了算法的搜索均匀性和效率;仿真实验表明该算法误差小,收敛速度快,诊断正确率高,较好地解决了模拟电路的软故障诊断问题。     

基于相关向量机的惯性约束聚变实验靶识别技术研究

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在惯件约束聚变(Inertial Confinement Fusion,ICF)实验靶识别中稀疏性不够高而导致决策速度慢的问题,提出利用相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)进行ICF实验靶识别.设计了基于二叉树的RVM多类分类器,在二叉树的构建过程中同时考虑了类距离与类分布范围两种凶素的影响,获得了更为合理的二叉树层次结构.实验证明,RVM与SVM相比识别率不相上下,但由于有更好的稀疏性使RVM的决策时间远比SVM短.该算法与传统的多类分类方法‘一对一'、‘一对多'、‘有向无环图'及‘基于类距离二叉树'相比,混合识别率更高.     

基于有序分割的支持向量机多分类方法

针对模拟电路多故障分类中存在拒识区域,分类效果不理想的问题,提出基于有序分割最佳偏二叉树结构的模拟电路故障诊断方法;首先分析多分类中分割次序对结果的影响,通过样本类中心欧式距离对故障分割进行排序,以此构造偏二叉树结构;然后对采样数据进行主成份分析降维压缩,最后采用支持向量机作为分类器,对故障数据进行分类;该方法可以使样本类间距离最大,提高了支持向量机模拟电路故障分类的效率和准确度;故障诊断结果表明文章提出的诊断方法在精度提高的情况下,所需训练时间和支持向量数目大大减少,更具稀疏性。     

基于多种群量子粒子群聚类的模拟电路故障诊断算法设计

为了提高传统模拟电路故障诊断算法的故障诊断精确度和故障诊断效率,设计了一种基于多种群量子粒子群聚类的模拟电路故障诊断算法。首先,采用多种群量子粒子群算法实现特征参数优化,将最优粒子中的非0维度作为选择的最优特征属性,得到最优特征选择集,然后采用马氏距离作为数据样本相似度的度量方式,设计了基于马氏距离的聚类方法实现对模拟电路的故障进行有效诊断,该诊断方法能在线样本不断增加的情况,自适应地增加聚类的个数即故障诊断的类别数,且无需训练参数。仿真实验表明,文中方法能有效实现模拟电路的故障诊断,尤其是能满足在线故障诊断需求,与其它方法相比,具有故障诊断精度和效率高的优点。     

基于谱聚类与类间可分性因子的高光谱波段选择

随着遥感技术和成像光谱仪的发展,高光谱遥感图像的分辨率不断提高,其庞大的数据量在提高其遥感探测能力的同时,也给分析和处理带来了很大的困难。高光谱波段选择可以有效减少数据冗余,提高分类识别精度和处理效率。因此如何从多达数百个波段的高光谱图像中选择出具有较好分类识别能力的波段组合是亟待解决的问题。针对上述问题,采用基于图论的谱聚类算法,将原始高光谱图像中的波段作为待聚类的数据点,利用互信息描述两两波段间的相似度,生成相似度矩阵。再根据图谱划分理论,将相似度矩阵生成的非规范化图拉普拉斯矩阵进行谱分解,得到类间相似度小且类内相似度大的类簇;然后根据地物类型计算各波段的类间可分性因子,将其作为类簇内进一步选择代表性波段的参考指标,达到降维的目的;最后通过支持向量机与最小距离分类方法对波段选择后的图像分类。该方法区别于传统的无监督聚类方法,采用基于图论的谱聚类算法,并根据先验知识计算类间可分性因子来选择波段。通过与自适应波段选择算法和基于自动子空间划分的波段指数算法的对比实验,结果表明：两组实验当聚类数目达到相对最佳时,该波段选择方法支持向量机图像总分类精度达到94.08%和94.24%以上,最小距离分类图像总分类精度达到87.98%和89.09%以上,有效保留了光谱信息,提高了分类精度。     

K镜光机结构优化设计与智能误差分配

以K镜消旋系统为例,针对光机结构中多误差源耦合和误差分配的问题,采用蒙特卡洛算法进行误差分解,并提出了类粒子群优化算法,对误差源进行智能误差分配,以指导工程化的加工公差分配和结构优化极限.首先,对一套悬臂式K镜消旋系统的光机结构引起的消旋指向精度进行误差来源分析;然后,通过蒙特卡洛算法结合粒子群优化方法对误差源进行智能...     

二元决策图和故障树相融合的无线传感器网络可靠性分析

为了提高无线传感器分析网络可靠性,提出一种基于二元决策图和故障树相融合的无线传感器网络可靠分析方法;首先根据无线传感器网络拓扑结构建立了故障树模型,然后将无线传感器网络故障树转化为二元决策图结构,最后采用仿真实验分析了不同节点冗余度、不同跳数条件下无线传感器网络的可靠性;仿真结果表明,文章方法的分析结果可以帮助无线传感器网络性能的优化,可以提高无线传感器网络的可靠性。     

基于强化学习和蚁群算法的WSN节点故障诊断

为了克服现有的WSN节点故障诊断方法所具有的难以实现在线诊断和诊断精度仍然不够高的缺点,设计了一种基于Sarsa算法和改进蚁群算法的WSN节点在线故障诊断方法。首先,建立了监测区域的网络模型和WSN节点故障诊断模型,然后,采用主成分分析法对节点故障样本数据进行降维,从而提高诊断效率,将样本数据作为层次,将故障诊断类作为各层节点建立层次树,采用改进的Sarsa算法求取各层节点的Q值,并将其用于初始化蚁群算法中路径的信息素,最后,提出了一种改进的蚁群算法求取从第一层出发的蚁群到各层节点之间的路径,将各层中信息素最大的节点作为最终的故障诊断类别。在Matlab环境下进行仿真实验,结果证明文中方法能有效实现WSN节点故障诊断,且与其它方法相比,具有故障诊断精确度高且能在线故障的优点,是一种有效的节点故障诊断方法。     

改进退火遗传算法在SQL数据挖掘参数优化中的应用

针对SQL数据挖掘在复杂动力学系统故障诊断中的模式分类问题,以决策树参数优化为例,开展SQL数据挖掘分类算法参数优化研究。目前数据挖掘中的各类算法参数往往根据经验值设定,预测精度不高;只用遗传算法进行参数优化,分类预测结果容易发生振荡和早熟现象。采用改进的退火遗传算法对SQL数据挖掘中的决策树算法参数进行优化,解决了人工经验设置参数效率低下、精度不高的问题,同时实现了全局搜索,快速收敛到全局最优解。     

多值测试诊断策略优化设计

针对电子系统中多值测试条件下的测试排序问题,提出了一种诊断策略优化方法。首先,以相关性矩阵模型为基础,将已有的二值测试的优化算法同多值测试问题相结合,提出了适用于多值测试的基于霍夫曼编码的启发式函数;其次,将平均测试代价最小和平均测试步骤最少作为优化目标,采用与或树启发式搜索算法生成诊断树,得到多值测试的诊断策略,并给出了诊断策略优化方法的具体实现步骤;最后,将其应用到航空设备的实例中。结果表明提出的基于霍夫曼编码的与或树启发式搜索算法是可行的,其生成的诊断树是最优的,比基于信息熵的与或树启发式搜索算法具有更小的平均测试代价和更少的平均测试步骤。     

基于信息增益率的WNB水下机器人故障分类

提高故障诊断能力对于确保水下机器人系统的稳定运行具有重要意义,故障分类是目前水下机器人故障诊断所面临的一个重要问题。针对水下机器人推进器系统数据特征,提出一种基于信息增益率的加权朴素贝叶斯故障分类算法。首先,计算故障训练样本的先验概率,将各属性的信息增益率作为权值;其次,构建基于增益率加权的朴素贝叶斯分类模型;然后,对检测的故障数据利用分类模型获取具有最大后验概率的故障模式,实现故障分类。与朴素贝叶斯算法和决策树算法相比,仿真实验结果表明基于信息增益率加权的朴素贝叶斯算法的分类成功率更高,能够有效地实现水下机器人的故障分类。     

故障树模块化在装甲车辆灭火系统故障诊断中的应用

为了实现装甲装备灭火系统故障的快速诊断,提出了一种故障树模块化分析方法;对灭火系统故障树进行深度优先最左遍历,并记录遍历过程,按照遍历顺序对故障树中的每个事件进行标定,并将灭火系统故障树划分为相互独立的模块,依据划分的模块可以通过故障现象对模块内的故障进行排查及修复;实验结果分析表明,该方法可以快速修复模块故障,恢复系统功能,简化了以往对灭火系统所有子事件遍历查错的繁琐过程。该方法同样可以计算故障模块的失效概率,并可以实现故障模块的整体更换,恢复系统性能;证明了故障树模块化方法在灭火系统故障诊断中具有较高的效率,简化了灭火系统诊断流程,在装甲车辆其他系统故障诊断中具有借鉴作用,符合现代作战对于装备保障的需求。     

Constrained Active Fault Tolerant Control Based on Active Fault Diagnosis and Interpolation Optimization

A new active fault tolerant control scheme based on active fault diagnosis is proposed to address the component/actuator faults for systems with state and input constraints. Firstly, the active fault diagnosis is composed of diagnostic observers, constant auxiliary signals, and separation hyperplanes, all of which are designed offline. In online applications, only a single diagnostic observer is activated to achieve fault detection and isolation. Compared with the traditional multi-observer parallel diagnosis methods, such a design is beneficial to improve the diagnostic efficiency. Secondly, the active fault tolerant control is composed of outer fault tolerant control, inner fault tolerant control and a linear-programming-based interpolation control algorithm. The inner fault tolerant control is determined offline and satisfies the prescribed optimal control performance requirement. The outer fault tolerant control is used to enlarge the feasible region, and it needs to be determined online together with the interpolation optimization. In online applications, the updated state estimates trigger the adjustment of the interpolation algorithm, which in turn enables control reconfiguration by implicitly optimizing the dynamic convex combination of outer fault tolerant control and inner fault tolerant control. This control scheme contributes to further reducing the computational effort of traditional constrained predictive fault tolerant control methods. In addition, each pair of inner fault tolerant control and diagnostic observer is designed integratedly to suppress the robust interaction influences between estimation error and control error. The soft constraint method is further integrated to handle some cases that lead to constraint violations. The effectiveness of these designs is finally validated by a case study of a wastewater treatment plant model.     

Fast Optimization of Binary Encrypted Hologram Based on Error Correction Method in Optical Security Systems

In practical optical security systems we must consider various circumstances for reading and decrypting encrypted holograms. Binarization of the hologram is best suited for such applications because of the ease of handling encrypted data. However, the decrypted image is greatly degraded by binarization. Therefore, optimization of a binary hologram is essential in using such a technique. In this paper, we propose a fast optimization method of a binary encrypted hologram to obtain a good reconstruction based on the error correction algorithm. In the proposed method, multiple pixels of the binary hologram are simultaneously flipped for the optimization according to the priority for the correction. The time for the optimization is only 3% of that of the simulated annealing method.