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基于CNN-SVM的飞机EHA故障诊断算法研究
被引量：
9
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作者
李旭东
李艳军
+3 位作者
曹愈远
王兴业
段仕轩
赵泽剑
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期230-240,共11页
针对飞机电动静液作动器(electro-hydrostatic actuator,EHA)系统集成度高、工况复杂、故障种类多的特点,为了对其典型故障进行有效诊断,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和支持向量机(support vector mach...
针对飞机电动静液作动器(electro-hydrostatic actuator,EHA)系统集成度高、工况复杂、故障种类多的特点,为了对其典型故障进行有效诊断,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断算法。使用CNN对故障数据进行自适应特征提取,再利用SVM对CNN全连接层输出进行分类。为提高SVM分类性能,使用带动态惯性权重的自适应粒子群优化算法(dynamic inertia weight adaptive particle swarm optimization,IWAPSO)实现对SVM参数的优化选择。引入Ramp损失函数降低SVM的噪声敏感性。结果表明:经过参数优化后的SVM准确率比标准SVM提升了12.6%,比传统CNN方法提升了17.3%;当使用含噪声信号的测试集时,基于Ramp损失函数的SVM表现出了更好的鲁棒性。
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关键词
电动静液作动器
卷积神经网络
支持向量机
粒子群优化算法
ramp
损失函数
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职称材料
基于凹凸过程的双支持向量机
被引量：
2
2
作者
周哲
杨志霞
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
2014年第10期90-95,共6页
通过引入Ramp损失函数,针对双支持向量机建立了非凸双支持向量机,并采用凹凸过程迭代求解。与经典的双支持向量机相比,该算法继承了不平行超平面决策的优点,且支持向量的个数减少了很多,使其稀疏性更好,从而提高了运行速度。对人工数据...
通过引入Ramp损失函数,针对双支持向量机建立了非凸双支持向量机,并采用凹凸过程迭代求解。与经典的双支持向量机相比,该算法继承了不平行超平面决策的优点,且支持向量的个数减少了很多,使其稀疏性更好,从而提高了运行速度。对人工数据和基准数据进行数值试验,说明了该算法的可行性和有效性。
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关键词
支持向量机
凹凸过程
双支持向量机
ramp
损失函数
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职称材料
题名
基于CNN-SVM的飞机EHA故障诊断算法研究
被引量：
9
1
作者
李旭东
李艳军
曹愈远
王兴业
段仕轩
赵泽剑
机构
南京航空航天大学民航学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期230-240,共11页
基金
航空科学基金(20200033052001)资助。
文摘
针对飞机电动静液作动器(electro-hydrostatic actuator,EHA)系统集成度高、工况复杂、故障种类多的特点,为了对其典型故障进行有效诊断,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断算法。使用CNN对故障数据进行自适应特征提取,再利用SVM对CNN全连接层输出进行分类。为提高SVM分类性能,使用带动态惯性权重的自适应粒子群优化算法(dynamic inertia weight adaptive particle swarm optimization,IWAPSO)实现对SVM参数的优化选择。引入Ramp损失函数降低SVM的噪声敏感性。结果表明:经过参数优化后的SVM准确率比标准SVM提升了12.6%,比传统CNN方法提升了17.3%;当使用含噪声信号的测试集时,基于Ramp损失函数的SVM表现出了更好的鲁棒性。
关键词
电动静液作动器
卷积神经网络
支持向量机
粒子群优化算法
ramp
损失函数
Keywords
electro-hydrostatic actuator
convolutional neural networks
support vector machine
particle swarm optimization
ramp loss function
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于凹凸过程的双支持向量机
被引量：
2
2
作者
周哲
杨志霞
机构
新疆大学数学与系统科学学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
2014年第10期90-95,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11161045)
教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
文摘
通过引入Ramp损失函数,针对双支持向量机建立了非凸双支持向量机,并采用凹凸过程迭代求解。与经典的双支持向量机相比,该算法继承了不平行超平面决策的优点,且支持向量的个数减少了很多,使其稀疏性更好,从而提高了运行速度。对人工数据和基准数据进行数值试验,说明了该算法的可行性和有效性。
关键词
支持向量机
凹凸过程
双支持向量机
ramp
损失函数
Keywords
support vector machine
concave-convex procedure
twin support vector machine
ramp loss function
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN-SVM的飞机EHA故障诊断算法研究
李旭东
李艳军
曹愈远
王兴业
段仕轩
赵泽剑
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
9
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职称材料
2
基于凹凸过程的双支持向量机
周哲
杨志霞
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
2014
2
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职称材料
已选择
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