《基于多传感器信息融合的SVM结构损伤诊断方法》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《基于EMD和SVM的传感器故障诊断方法》PDF+DOC 为了解决自确认压力传感器的故障诊断问题，提出了一种基于经验模式分解(EMD)和支持向量机(SVM)的传感器故障诊断方法，该方法对传感器输出信号进行经验模态分解，将其分解为若干个固有模态函数(IMF)，对每个IMF通过一定的削减算法增强故障特征，然后计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为......
2. 《基于小波包变换的支持向量机损伤诊断方法》PDF+DOC 针对结构损伤识别中缺少实际损伤样本的问题，提出基于小波包特征提取的支持向量机结构损伤诊断方法。该方法将结构振动信号小波包分解后的频带能量，经过多传感器数据融合后作为特征向量，输入到多分类的支持向量机中，实现了结构多损伤的识别和定位。应用该方法对IASC-ASCE模型进行了分析，试验结果表明，小波包分......
3. 《多传感器信息融合在滚动轴承故障诊断中的应用》PDF+DOC 针对单一传感器在滚动轴承故障诊断中存在故障识别率不高，敏感特征不易提取，诊断系统可靠性差等问题，提出了采用多传感器特征层、决策层信息融合的故障诊断方法。对振动信号采用经验模式分解(EMD)、小波包和局部均值分解(LMD)方法进行处理并提取特征向量，构建支持向量机分类器。经过特征层交叉诊断，得到初步诊......
4. 《结合SVM与DS证据理论的信息融合分类方法》PDF+DOC 针对多传感器数据融合分类中，DS证据理论基本概率赋值难以解决的问题，提出了一种结合SVM与DS证据理论的信息融合改进方法。根据SVM对输入数据分类的实际情况和基于混淆矩阵得到的分类器局部识别可信度来构造基本概率赋值函数，实现了两者的有效结合，建立了SVM与DS证据相结合的多传感器信息融合模型。在决策......
5. 《一种基于经验模式分解的结构损伤预警方法》PDF+DOC 提出了一种基于经验模式分解的结构损伤预警方法。首先，将结构反应信号用经验模式分解方法分解成一系列固有模态函数；然后，利用固有模态函数在结构损伤前后的能量分布变化来表征结构因损伤引起的动力特性改变；最后，计算结构的损伤预警指标。应用该方法对健康监测Benchmark模型结构进行分析，采集模型在锤击激励......
6. 《神经网络和SVM多传感器融合的隧道CO体积分数研究》PDF+DOC 利用BP，RBF神经网络、支持向量机(SVM)不同信息融合模型对高速公路隧道中失效CO传感器数据融合研究，比较了单一融合模型融合效果和不同最优加权信息融合模型融合效果。仿真实验表明：3种单一融合模型对隧道CO体积分数融合的有效性，其中单一SVM融合模型效果最好。最优加权融合性能均优于单一融合模型，其......
7. 《基于特征信息融合的离散小波SVM齿轮故障诊断方法研究》PDF+DOC 针对齿轮振动信号故障特征微弱及故障样本不足，提出基于特征信息融合的小波-SVM(支持向量机)故障诊断方法，用于多类齿轮故障诊断。该方法采用离散小波变换对齿轮的振动信号进行处理来构造特征向量，将多路信号融合后输入到SVM的多故障分类器中进行故障识别。实验结果表明：该方法能够在训练样本数量少的情况下，快......
8. 《基于SVM和证据理论的多数据融合故障诊断方法》PDF+DOC 针对D-S证据理论很难确定基本概率分配(BPA)及支持向量机(SVM)的硬判决难获得概率输出的缺陷，融合D-S证据理论和SVM算法提出了一种多数据融合故障诊断新方法：利用“一对一”多类SVM分配了BPA，引入基于矩阵分析的融合算法解决了证据理论存在的计算瓶颈问题。对液压泵进行了试验，首先，采集了柱塞......
9. 《单层网壳损伤识别理论与试验研究》PDF+DOC 结构损伤识别可以归结为结构损伤参数的模式识别问题.对结构响应信号进行小波包分解可以获得各频带的信号能量，将此特征向量作为输入，利用支持向量机强大的模式分类功能，可以实现结构的损伤识别.在环境振动下，对1/10比例的单层网壳模型进行损伤识别试验，将不同的杆件沿径向进行相应程度的截面切割用以模拟不同程度......
10. 《基于SVM的多传感器信息融合》PDF+DOC 针对现代工业生产采用大量不同传感器来监测和控制生产过程，被测量之间存在较大模糊关系，提出了一种基于SVM理论的多传感器信息融合方法。通过“对电弧炉炼钢供电曲线进行优化”表明，该方法对解决小样本、高维特征空间和不确定条件下的多传感器信息融合问题，具有较好的融合效果。...