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基于BOA-SVM的冷源系统温度传感器偏差故障检测 被引量：1
1
作者 周璇 闫学成 +1 位作者 闫军威 梁列全 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期921-930,共10页
针对当前因温度传感器偏差故障识别率低,严重影响冷源系统节能可靠运行的问题,提出一种基于贝叶斯优化支持向量机BOA-SVM组合优化算法的偏差故障检测方法.该方法融合了贝叶斯优化算法(BOA)和支持向量机(SVM)技术,适用于小样本、非线性... 针对当前因温度传感器偏差故障识别率低,严重影响冷源系统节能可靠运行的问题,提出一种基于贝叶斯优化支持向量机BOA-SVM组合优化算法的偏差故障检测方法.该方法融合了贝叶斯优化算法(BOA)和支持向量机(SVM)技术,适用于小样本、非线性故障数据,同时克服了SVM算法对核函数参数与惩罚因子强敏感性的问题.论文建立了广州市某办公建筑冷源系统Trnsys仿真模型,对室外干球、冷冻供水与冷却进水3种温度传感器不同程度的偏差故障进行模拟.仿真结果表明,与本文提出的其他方法相比,该方法准确率高,泛化能力及鲁棒性强,能够满足冷源系统温度传感器偏差故障的检测需求,保障空调系统的安全、高效与稳定运行. 展开更多
关键词 冷源系统 温度传感器 贝叶斯优化 支持向量机 故障检测 TRNSYS
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基于InfoWorks ICM与BOA-SVM的城市内涝分级预警 被引量：2
2
作者 张俊翔 崔嘉宇 +3 位作者 史杨峰 班玉龙 罗青 吴杰 《吉林水利》 2025年第3期51-59,78,共10页
极端降雨事件及其导致的洪涝灾害频发,对城市居民生命财产安全构成严重威胁,科学有效的城市内涝风险预警方法对于提升城市内涝灾害的防治能力至关重要。本文将InfoWorks ICM模型与BOA-SVM模型相结合,对江苏省昆山市不同重现期下的内涝... 极端降雨事件及其导致的洪涝灾害频发,对城市居民生命财产安全构成严重威胁,科学有效的城市内涝风险预警方法对于提升城市内涝灾害的防治能力至关重要。本文将InfoWorks ICM模型与BOA-SVM模型相结合,对江苏省昆山市不同重现期下的内涝风险进行了分级预警,结果表明:构建的基于一维、二维耦合的昆山市内涝模拟InfoWorks ICM模型,经验证具有良好的精度和可靠性;BOA-SVM模型相较于SVM模型和GA-SVM模型具有更高的精度(MAE提升了67.9%和25.6%)和更快的运行速度(提升了52.6%和18.8%);随着降雨重现期的增加,昆山市的内涝风险预警等级随之增大。 展开更多
关键词 城市内涝 InfoWorks ICM boa-svm 分级预警
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基于ICEEMDAN和IMWPE-LDA-BOA-SVM的齿轮箱损伤识别模型 被引量：6
3
作者 王洪 张锐丽 吴凯 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1709-1717,共9页
针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支... 针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量,进而降低故障识别准确率的问题,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断方法(ICEEMDAN-IMWPE-LDA-BOA-SVM)。首先,采用ICEEMDAN对齿轮箱振动信号进行了分解,生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数分量;接着,基于相关系数筛选出包含主要故障信息的本征模态函数分量,进行了信号重构,降低了信号的噪声;随后,提出了改进多尺度加权排列熵的非线性动力学指标,并利用其提取了重构信号的故障特征,以构建反映齿轮箱故障特性的故障特征;然后,利用线性判别分析(LDA)对原始故障特征进行了压缩,以构建低维的故障特征向量;最后,采用蝴蝶优化算法(BOA)对支持向量机(SVM)的惩罚系数和核函数参数进行了优化,以构建参数最优的故障分类器,对齿轮箱的故障进行了识别;基于齿轮箱复合故障数据集对ICEEMDAN-IMWPE-BOA-SVM方法进行了实验和对比分析。研究结果表明:该方法能够较为准确地识别齿轮箱的不同故障类型,准确率达到了99.33%,诊断时间只需5.31 s,在多个方面都优于其他对比方法,在齿轮箱的故障诊断中更具有应用潜力。 展开更多
关键词 故障特征提取 信号分解及信号重构 特征降维 改进自适应噪声完备集成经验模态分解 改进多尺度加权排列熵 线性判别分析 蝴蝶优化算法 支持向量机
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基于决策机理与支持向量机的车辆换道决策模型 被引量：28
4
作者 谷新平 韩云鹏 于俊甫 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期111-121,共11页
驾驶决策机制是保障自动驾驶车辆驾驶安全的关键技术,而换道研究是其重要课题.然而,在复杂的动态环境下行驶时,使智能车辆做出安全、符合要求的换道决策仍然是一个难点.为此,首先分析了车辆自由换道的影响因素,采用传统的数理模型建立... 驾驶决策机制是保障自动驾驶车辆驾驶安全的关键技术,而换道研究是其重要课题.然而,在复杂的动态环境下行驶时,使智能车辆做出安全、符合要求的换道决策仍然是一个难点.为此,首先分析了车辆自由换道的影响因素,采用传统的数理模型建立了基于换道收益、安全和必要性的车辆换道规则模型.其次,针对在不同的驾驶工况换道决策考虑的因素不同,提出从基于物理状态的特征、基于交互感知的特征以及基于道路结构的特征三个方面提取决策变量,使换道模型决策时考虑的因素更加全面.然后,针对自由换道决策过程中存在的多参数和非线性问题,提出了基于贝叶斯优化算法(BOA)的支持向量机(SVM)决策模型.最后,所提出的模型在NGSIM数据集上进行验证,对比试验表明:建立的BOA Gaussian-SVM模型具有较高的综合预测性能,对换道行为的识别准确率可达到92.97%,超越了其他模型并远高于规则模型.同时在Airsim平台上进行了仿真实验,实验结果进一步证明了BOA Gaussian-SVM决策模型的有效性,说明此模型可进一步应用到自动驾驶和辅助驾驶系统开发中. 展开更多
关键词 自动驾驶 自由换道决策 换道决策机理 支持向量机(SVM) 贝叶斯优化算法(BOA) 特征提取
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