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SVM和FCM相结合的故障诊断方法的研究

作　者: 杨艺芳
导　师: 丁正生
学　校: 西安科技大学
专　业: 应用数学
关键词: 模糊C均值聚类 模糊支持向量机 支持向量机 故障诊断 分级聚类 二叉树
分类号: TP181
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 215次
引　用: 3次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


对于复杂系统的故障诊断问题,采用智能信息处理技术是现今故障诊断技术发展的必然与研究的热点。本文对FCM与SVM相结合的故障诊断方法进行了分析和研究。本文研究的主要内容有:第一,模糊聚类分析是故障诊断的重要方法之一,本文系统的研究了广泛应用的模糊C均值聚类算法,针对传统的模糊等价关系的传递闭包法和基于模糊划分的模糊C均值算法存在“传递偏差”和对初始值敏感的问题,提出了一种混合模糊聚类法,即将基于模糊等价关系的传递闭包法与基于模糊划分的FCM聚类法相结合的方法,该方法不仅可以对单一故障进行诊断,还可以对多种故障同时进行诊断,较好的克服了传统模糊聚类法诊断故障只能对单一故障诊断的缺陷;同时该方法也克服了传递闭包法中因“传递偏差”带来的漏诊现象。第二,由于故障诊断领域本身所具有的模糊性,采用模糊理论来表达这个问题是再恰当不过了。因此,本文深入分析了支持向量机 的学位论文">模糊支持向量机(FSVM)技术的算法及理论基础,采用模糊C均值方法,对每个输入样本增加一个模糊隶属度,使得普通的支持向量机变成模糊支持向量机,得到不同的最优超平面,并将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断中。第三,为了避免传统的多分类中一对一与一对多产生的拒绝分类情况,本文对基于决策树思想的分级聚类的方法进行探讨与分析,具体研究了基于模糊支持向量机多级二叉树(FSMBTC算法)的多类SVM算法, FSMBTC算法包含了粗分和细分两个过程,即先用模糊聚类技术对样本进行粗分,然后再用SVM对样本实现精细分类。理论证明FSMBTC算法不仅可以加快计算速度而且还不存在不可分区域问题。为验证该算法的实用性,本文将其应用于某滚动轴承的故障诊断中,取得了较好的效果。

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 自动推理、机器学习
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