气动肌肉的最小二乘支持向量机迟滞模型
针对传统迟滞模型存在的待辨识参数多、参数辨识过程复杂和辨识精度低等问题,采用最小二乘支持向量机对气动肌肉的位移/气压迟滞开展建模研究。通过非线性映射将原始数据空间映射到高维空间,将原系统的非线性问题变成高维空间中的线性问题,借助于最小二乘法求解该线性方程组,从而提高其求解速度及收敛精度。在气动肌肉迟滞特性实验的基础上,采用所建数学模型,与经典的PI模型进行对比。结果表明,采用最小二乘支持向量机建立的数学模型具有更高的建模精度,均方差和平均误差相比PI模型分别减小了99.21%和99.1%,该方法可为后续气动肌肉的迟滞补偿控制提供有效的手段。
基于小波分析与LSSVM的滑坡变形预测
从时频分析角度出发,探讨利用小波分析与LSSVM模型作滑坡变形预测。其步骤为利用小波变换把变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量,再对重构后的近似序列和细节序列分别利用LSSVM进行预测并将结果融合。实例结果表明,基于小波分析与LSSVM的滑坡变形预测方法预测精度高于GM(1,1)、AR和单一的LSSVM方法。
基于LS-SVM的多传感器气体质量流量测量
针对流量测量中流速分布不规则对气体流量测量精度的影响,提出了一种多传感器气体质量流量测量新方法。该方法基于均速管测量原理,在测量管道中按照对数线性法分布了4个热式气体流量传感器,采集不同特征位置的流量。通过流量标定实验,获得不同质量流量下测量管道内4个传感器的电压。然后利用GA和LS-SVM算法,将传感器电压和气体的质量流量作为训练集,建立了气体流量模型。实际测量中由4个传感器的电压计算出气体的质量流量。不规则流场的流量实验结果表明该方法是有效的。
液压推土机变速箱视情维修研究
高精度液压推土机变速箱故障预测方法对提高液压推土机的工作效率和可靠性具有重要意义。基于国内外研究现状,提出了一种基于最小二乘支持向量机的推土机变速箱故障预测方法,实现了对液压推土机变速箱供油故障、齿轮磨损进行识别。研究发现LS-SVM训练的故障预测模型对推土机变速箱故障识别的准确率为98.5%。研究结果可为液压推土机变速箱视情维修提供参考。
RT-Linux环境下主轴热伸长脉冲叠加实时补偿
针对主轴热伸长实时补偿脉冲调制困难、补偿信号的插入时机难以准确判断、反馈信号与补偿信号易干涉问题,研究了RT-Linux实时运行环境下的脉冲叠加热伸长补偿控制方法,基于最小二乘支持向量机数学模型预测主轴热伸长,进而将预估值转换为等效的热伸长补偿脉冲,在数控机床的位置反馈环中,通过轮询方式获得插入时机,及时将补偿信号叠加到反馈脉冲序列中,CNC控制器透明地接收修正后的反馈脉冲并且实施位置补偿,从而满足了补偿控制系统灵活性、开放性与实时性的要求。
齿轮泵压力信号的负熵基ICA特征提取和故障诊断
齿轮泵动态压力信号蕴含了丰富的状态信息,是齿轮泵的关键性能参数之一;负熵是随机变量独立性的自然测度,反映了机械信号信息的动态变化特征。为了进行基于齿轮泵动态压力信号的故障诊断,在引入经验模态分解技术的基础上,提出了齿轮泵压力信号的负熵基ICA特征提取方法,并进而联合最小二乘支持向量机,探讨了基于ICA和LS-SVM的齿轮泵特征提取和故障诊断方法;理论和试验研究表明,基于负熵的ICA特征提取和故障诊断方法是有效的。
基于LS-SVM的挖掘机磨损状态监控
为了减少挖掘机磨损,延长内部机件的使用寿命,需要对挖掘机采用润滑措施。因此对液压油进行油液监控显得格外重要。通过对液压油本身的分析与液压油携带的磨损颗粒分析,可达到对挖掘机工作状况的实时监控,从而及时地对挖掘机潜在故障进行预报并及时排除。考虑到时间与金属磨损量的关系,我们需要研究润滑油中金属含量的变化趋势,该文提出了一种基于LS-SVM预测模型对挖掘机液压油中铁元素含量值的时间序列变化趋势进行分析预测,通过与时间序列预测模型进行比较,能够很好地确定铁元素在磨损过程中的变化趋势,从而准确地监控挖掘机工作状态。
基于最小二乘支持向量机的调节阀建模方法
针对调节阀物理模型存在严重的非线性、时变性及参数不确定性的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support VectorMachine,LS-SVM)的调节阀流量及压力预测模型。根据调节阀的物理模型,分析了能够表征调节阀运行状态的相关参数,主要有阀前压力、阀后压力、开度、流量、负载压力、温度等;设计了调节阀数据采集实验系统,通过全排列组合试验分别确定了流量和压力预测时LS-SVM模型的最佳输入特征向量。实验结果表明,模型能够以较理想的精度预测流量及压力的输出,可为调节阀自动控制或故障诊断系统的设计提供指导。
基于最小二乘支持向量机建模的电液伺服系统故障检测方法
基于最小二乘支持向量机建模的方法,研究了电液伺服系统的故障检测问题。介绍了基于最小二乘支持向量机进行建模的基本原理,分析了电液伺服系统所存在的非线性和故障模式,给出了基于最小二乘支持向量机建模进行故障检测的方法,试验结果表明,由支持向量机模型预测输出与实际输出相比较所形成的残差,能够准确地反映故障发生与否的情况;同时,与神经网络方法和普通的支持向量机方法相比,最小二乘支持向量机方法更适合工程应用,效果更好。
变频调速液压电梯中单片机控制器的设计与优化
针对采用PWM方式来实现D/A输出方式,使得模拟电压信号的精度和线性度达到预定的标准,采用增加一阶阻容滤波的方法,改善了控制器输出控制电压品质,又采用最小二乘支持向量机优化方式来校正了单片机控制器的输出误差。通过液压电梯控制实验,验证了优化后的单片机控制器对改善变频调速技术性能具有可用性。