本文選題：機(jī)電工程 + 故障診斷��； 參考：《重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：為了有效的診斷出設(shè)備的故障,給出了一種基于參數(shù)優(yōu)化的支撐矢量機(jī)算法。該算法首先引入免疫克隆選擇機(jī)制,以兩個(gè)十進(jìn)制數(shù)表示一個(gè)抗體來(lái)構(gòu)建抗體群,以漏報(bào)率為基礎(chǔ)構(gòu)造親和度函數(shù),實(shí)現(xiàn)支撐矢量機(jī)參數(shù)的優(yōu)化。然后使用優(yōu)化后的參數(shù)構(gòu)造支撐矢量分類器對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行分類檢測(cè)。通過在汽輪發(fā)電機(jī)組的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法相對(duì)傳統(tǒng)的支撐矢量機(jī)算法不會(huì)顯著增加訓(xùn)練時(shí)間,并且能夠有效提高檢測(cè)率和降低誤檢率。
[Abstract]:In order to diagnose the fault of the equipment effectively, a support vector machine algorithm based on parameter optimization is presented.In this algorithm, the immune clone selection mechanism is first introduced, and the antibody group is constructed by using two decimal numbers to represent an antibody, and the affinity function is constructed on the basis of the false report rate to optimize the parameters of the support vector machine.Then the optimized parameters are used to construct the support vector classifier to detect the equipment data.The simulation results on the data set of turbine-generator set show that the proposed algorithm does not significantly increase the training time compared with the traditional support vector machine algorithm and can effectively improve the detection rate and reduce the false detection rate.
【作者單位】： 重慶市軌道交通(集團(tuán))有限公司;
【基金】：國(guó)家安全監(jiān)管總局科技攻關(guān)項(xiàng)目(zhishu-031-2013AQ)
【分類號(hào)】：TH17

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4 李t，

本文編號(hào)：1732599