唐浩
- 作品数：3 被引量：56H指数：3
- 供职机构：西安交通大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：理学一般工业技术自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 具有模糊隶属度的模糊支持向量机算法被引量：20
- 2009年
- 针对传统支持向量机(SVM)由于样本中存在孤立点数据或噪声而导致的过学习问题,通过分析模糊支持向量机(FSVM)的特点,指出其关键在于如何构建模糊隶属度,为此结合k近邻法思想提出了一种新的隶属度函数构造方法.该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且对各样本点排列的紧密程度也进行了估计,与传统SVM相比,它对样本的分类更为清晰和准确.将该方法应用于汽车发动机的实际故障诊断中,结果表明:SVM与普通FSVM的分类正确率较低,而采用新的模糊隶属度的FSVM算法却有较高的识别率,当k为5时分类正确率达到了70.93%,因此验证了该算法的有效性.
- 唐浩廖与禾孙峰谢航
- 关键词：模糊支持向量机故障诊断
- 基于Volterra级数的转子故障诊断研究被引量：13
- 2009年
- 在简要介绍了Volterra级数基本理论的同时,应用遗传算法对Volterra级数的核进行了辨识,并取得了良好的辨识效果。与传统的基于信号处理的诊断方法不同,该方法将基于系统模型的Volterra级数非线性故障诊断方法应用于转子轴承系统的故障诊断,研究了转子在正常状态和碰摩状态下的起车过程中Volterra级数核的变化。实验结果验证了该方法的可行性与有效性。
- 唐浩屈梁生温广瑞
- 关键词：VOLTERRA非线性遗传算法故障诊断
- 基于支持向量机的发动机故障诊断被引量：23
- 2007年
- 针对发动机的故障特点,提出了一种基于主分量分析和支持向量机的发动机故障诊断方法.利用小波包对声级计采集到的解放CA141型汽车发动机声音信号进行特征提取,应用主分量分析方法在不损失有效信息的情况下,将原始特征向量中的冗余信息约简,在此基础上通过支持向量机对发动机故障进行分类.诊断结果表明,该方法在保证较高诊断精度的同时,可将支持向量机的训练时间缩短1/3,从而提高了故障诊断效率.
- 唐浩屈梁生
- 关键词：支持向量机主分量分析小波包故障诊断
