基于支持向量机和模态参数识别的导墙结构损伤诊断研究

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以支持向量机技术预测砌体墙板的破坏模式

以支持向量机技术预测砌体墙板的破坏模式
阚绍德
摘要：通过探寻试验板裂缝分布规律，用已知破坏模式的先验知识对破坏模式进行数值化定义，而获取破坏模式利从
的特征值，实现了支持向量机（Ｖ技术在预测砌体墙板破坏模式上的应用。ＳＭ）
关键词：体墙板，砌破坏模式，支持向量机中图分类号：Ｕ６Ｔ３４文献标识码：Ａ更本质的特征，而提高分类的正确率。因此，论是在学习过从无
可ＳＭ算法在模式识别、Ｖ回归估计、概率密度函数估计等方面题。本文预测砌体墙板的破坏模式，以看成是一种经过机器学信息）。这里涉及到机器学习得到知识的都有应用。例如，在模式识别中，于手写字识别、音识习之后而得到的知识（对语人类知识的来源分为先天学习（出生前）别、文本分析］人脸图像识别］遥感图像分析等问题，、、支来源问题。依据知识论：出生后）即个人的学习。先天学习所得持向量机算法在精度上已经超过传统的学习算法或与之不相上即本能学习和后天学习（后天学习所得的知识称为经验知识。受上下。支持向量机在工业领域的应用研究正逐渐受到研究者的重视。的知识称为先验知识，
取为竖向裂缝。
程中，本文提出了利用先验知识来简化模型的方法。实例计算表
－
５・４
第３７卷第１３期２０１１年５月
ＳＨＡＮＡＲＣＸＩＨｎＩＴＥＥＣＵＲ

基于支持向量机的结构损伤识别研究

基于支持向量机的结构损伤识别研究*福州大学土木工程学院吴思瑶姜绍飞傅大宝[摘要]支持向量机(SV M )是一种针对分类和回归问题的统计学习理论，能有效地解决模式识别中的分类问题。

该文提出了基于支持向量机的结构损伤识别方法：以归一的频率变化比(N F C R )和归一的损伤指标(N D SI )作为特征参数，训练支持向量机进行损伤识别。

用一个12层钢混框架有限元数值模型进行验证，同时分析了影响SV M 模型性能的主要因素。

结果表明，本文提出的方法具有较高的损伤识别能力，而核参数的选择对识别精度有较大影响。

[关键词]支持向量机损伤识别核函数参数选择近年来，建筑物使用性能的退化和各种灾害的频繁发生，使得对大型结构进行健康监测和安全性评估成为国内外研究的热点。

结构健康监测系统的研发虽然为之提供了保障，但是如何利用海量、不确定的数据，进而寻求有效的损伤识别方法仍是急需解决的难题。

由Vapnik 的统计学习理论[1]发展而来的支持向量机克服了人工神经网络的局限性且具有结构简单、推广能力好等优点，能够解决非线性、高维数问题，已被成功地应用于模式识别的众多领域，如交通异常诊断[2]、文本识别[3]、人脸检测[4]等。

基于此，本文提出了一种基于支持向量机的损伤识别方法，并用一个数值算例验证了所提方法的有效性，探讨了噪声、核函数及核参数的选择对SVM 模型性能的影响。

1基本原理支持向量机(SVM)[5]是一种针对分类和回归问题的统计学习理论，能有效解决模式识别中的分类问题。

通过在支持向量机中引入核函数，将输入空间的非线性可分的训练样本集映射到高维特征空间，再在其中求得最优分类面来分离训练样本点，可以有效解决非线性分类问题。

给定样本集，其中，x i R N，表示输入矢量；y i {+1，-1}，表示对应的期望输出；m 为样本数。

通过非线性映射函数，将输入数据从原空间映射到高维特征空间，在高维特征空间中构造最优分类超平面为：1))(()(..0)()()(1b x w y x f y t s bx w bx w x f i i i i i i mi i (1)式中：w 为权值矢量，b 为偏置项，w 和b 确定了分类面的位置。

基于机器学习的结构损伤识别与评估技术研究

基于机器学习的结构损伤识别与评估技术研究随着科技的不断发展，建筑结构的损伤识别与评估变得越来越关键。

传统的损伤检测方法需要大量的人力和时间，而且结果可能不够精确。

然而，近年来，基于机器学习的结构损伤识别与评估技术逐渐成为了研究的热点。

本文将探讨基于机器学习的结构损伤识别与评估技术的原理和应用。

一、机器学习在结构损伤识别中的应用机器学习是一种人工智能的分支，它通过从数据中学习并建立模型，对未知数据进行预测和分类。

在结构损伤识别中，机器学习可以通过分析结构的振动特征，识别和评估结构的损伤情况。

以下是机器学习在结构损伤识别中的几种常见方法：1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种监督学习方法，它通过寻找最佳的超平面，将不同类别的数据点分隔开。

在结构损伤识别中，SVM可以通过分析振动信号的特征参数，如频率和振幅，判断结构的损伤程度。

2. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行预测。

在结构损伤识别中，随机森林可以通过分析结构的振动响应和频谱特征，判断结构的损伤位置和类型。

3. 深度学习（Deep Learning）深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它模仿人脑神经元的工作方式，通过多层次的神经元网络来提取和学习数据的特征。

在结构损伤识别中，深度学习可以通过分析结构的振动信号和图片信息，实现对结构损伤的自动识别和评估。

二、基于机器学习的结构损伤识别与评估技术的优势基于机器学习的结构损伤识别与评估技术相比传统方法具有以下几个优势：1. 自动化：机器学习可以通过对大量数据的学习和分析，实现对结构损伤的自动识别和评估，大大减少了人力成本。

2. 高效性：机器学习算法可以快速处理大量的数据，并在短时间内给出准确的结果。

3. 精确性：机器学习可以通过建立合适的模型，从大量的数据中提取有用的特征，并实现对结构损伤的精确识别和评估。

基于支持向量机的机械故障诊断方法研究

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基于SVMDS证据理论融合决策的故障诊断方法

研究方法
首先，利用支持向量机（svm）对故障指标进行分类和建模；其次，基于证据理论对不同来源的信息进行融合；最后，通过实验验证所提出方法的有效性和可靠性。
02
基于SVMDs的故障特征提取
SVMDs算法原理
01
支持向量机（SVM）是二分类器，用于解决二元分类问题。在故障诊断中，可以将正常运行状态视为正类，故障状态视为负类。
对采集的原始数据进行清洗、降噪和特征提取等操作，得到可用于故障诊断的特征数据。
2. 基于SVM构 3. 基于DS理论
建分…
进行…
利用提取的特征数据，分别构建多个SVM分类器，用于对不同的故障类型进行分类。
将多个SVM分类器的输出结果作为证据，利用DS理论对证据进行融合，得到最终的诊断结果。
现有故障诊断方法的局限性
现有的故障诊断方法往往基于单一的故障指标或模型，难以全面考虑系统的复杂性和不确定性，存在误诊和漏诊的问题。
基于证据理论的决策融合方法
证据理论是一种处理不确定性的数学工具，能够将多个来源的信息进行融合，提供更加准确和可靠的决策支持。
研究现状与问题
基于证据理论的故障诊断研究现状
方法不足分析
计算复杂度高
由于该方法涉及到多个传感器的数据融合，因此其计算复杂度相对较高，需要消耗
较多的计算资源。
对先验知识依赖性强
该方法需要具备一定的先验知识，对于某些未知的故障类型可能无法做出准确的诊断。
数据要求严格
该方法需要多个传感器提供高质量的数据，对于某些传感器可能无法提供足够的数
通过对SVMDs算法进行训练和测试，发现该算法在故障诊断中具有较高的准确率和鲁棒性。
通过对比分析，发现SVMDs算法在处理复杂、非线性、高维度的故障数据时具有优势。

基于支持向量机的故障诊断方法研究

基于支持向量机的故障诊断方法研究近年来，基于机器学习的故障诊断方法已经成为了诊断领域的研究热点。

其中，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）被广泛应用于故障诊断领域，并已经取得了不错的结果。

本文将对基于支持向量机的故障诊断方法进行研究，旨在探讨其优势和应用前景。

一、SVM的原理SVM是一种二分类模型，其目的是在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。

SVM的决策函数为：f（x）=sign（w·x+b）其中，w是法向量，b是偏置，x是特征向量，f（x）为预测值，sign（·）为符号函数。

SVM方法利用Kernel技巧将非线性问题转化为线性问题，进而解决二分类问题。

其核函数的选择在一定程度上决定了SVM的性能，不同的核函数适用于不同的数据分布。

二、基于SVM的故障诊断方法在故障诊断中，SVM主要应用于分类问题。

具体而言，将已知状态的数据分为正常数据和故障数据，通过训练建立分类模型。

其流程如下：（1）收集数据。

通过传感器、监控设备等手段，获取机器设备的运行参数，构成数据集。

（2）数据处理。

对数据进行预处理、特征提取等操作，建立特征向量。

（3）划分数据集。

将数据集划分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来测试模型的预测性能。

（4）模型训练。

利用SVM算法对训练集进行拟合，得到分类器。

（5）模型测试。

用测试集对分类器进行测试，评价模型的分类性能。

（6）模型优化。

在模型的训练和测试过程中，通过不断优化模型参数，提高模型的分类性能。

三、SVM在故障诊断中的优势（1）数据处理简单。

SVM对数据质量的要求不高，可以处理各种数据类型和数据分布，降低了对数据预处理的要求。

（2）分类性能强。

SVM可以非常有效地解决线性和非线性分类问题，且对噪声数据有较强的容错能力。

（3）适应小样本数据。

SVM对于数据量较小的情况下，仍然可以取得很好的分类效果。

（4）泛化能力强。

结构损伤识别研究进展综述

总759期第二十五期2021年9月河南科技Journal of Henan Science and Technology结构损伤识别研究进展综述杨汉青（华北水利水电大学，河南郑州450045）摘要：房屋或桥梁等大型建筑物在服役期间或灾后会产生损伤，日积月累则会产生安全隐患，危害人们的生命和财产安全，因此对结构的损伤情况进行识别具有非常重要的工程价值和实际意义。

目前，国内外在结构损伤识别领域已经获得了很多优秀的研究成果。

本文主要从基于静力参数的损伤识别方法、基于动力指纹的损伤识别方法以及基于智能算法的损伤识别方法3个方面对结构损伤识别方法进行综述。

关键词：静力参数；动力指纹；损伤识别；智能算法中图分类号：TU317；TU399文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）25-0107-03 Review on Research Progress of Structural Damage IdentificationYANG Hanqing（North China University of Water Resources and Electric Power,Zhengzhou Henan450045）Abstract:Large buildings such as bridges will be damaged during service or after disasters.Over time,they will pro⁃duce potential safety hazards and endanger people's life and property safety.Therefore,the identification of structural damage has very important engineering value and practical significance.At present,many excellent research results have been made in the field of structural damage identification at home and abroad.This paper mainly summarized the structural damage identification methods from three aspects:the damage identification method based on static pa⁃rameters,the damage identification method based on dynamic fingerprint and the damage identification method based on intelligent algorithmKeywords:static parameters；dynamic fingerprints；damage identification；intelligent algorithm房屋或桥梁等大型建筑物在服役期间或灾后会产生损伤。

基于FEMU和SVM的桥梁损伤识别研究的开题报告

基于FEMU和SVM的桥梁损伤识别研究的开题报告一、研究背景与意义桥梁作为重要的基础设施，承担着道路交通的重要职责。

然而，在使用过程中，桥梁的结构损伤不可避免地会出现，包括裂纹、疲劳、断裂等。

这些损伤会危及桥梁的安全性和稳定性，严重者甚至会导致桥梁崩塌。

因此，桥梁结构损伤的识别和评估是桥梁维护管理的重要环节。

传统的桥梁结构损伤识别方法主要依靠人工巡查和传感器监测。

这些方法存在识别准确性低、数据复杂性高、成本昂贵等问题。

近年来，随着机器学习技术的发展，利用机器学习方法进行桥梁结构损伤识别的研究也越来越多。

本研究将利用FEMU（Finite Element Model Updating）和SVM （Support Vector Machine）两种方法作为桥梁结构损伤识别的工具，以提高桥梁损伤的识别准确性和效率。

其中，FEMU是一种用于结构损伤与状态评估的方法，可以利用真实测量数据来更新有限元模型（FEM）并识别结构损伤。

SVM则是一种用于分类的机器学习方法，可以学习输入特征和输出类别之间的关系，从而实现对新数据进行分类。

因此，本研究旨在将这两种方法结合起来，实现桥梁结构损伤的识别和评估，为桥梁维护管理提供可靠依据。

二、研究目标本研究的主要目标是基于FEMU和SVM两种方法，实现桥梁结构损伤的识别和评估。

具体来说，我们将实现以下目标：1. 建立桥梁有限元模型（FEM）并利用真实测量数据对模型进行更新，实现结构损伤的识别。

2. 提取桥梁结构的震动信号特征，并将其作为输入数据，利用SVM 方法实现结构损伤的分类。

3. 将FEMU和SVM两种方法结合起来，实现桥梁结构损伤的评估。

三、研究内容本研究将分为以下几个内容：1. 桥梁模型建立和测量数据采集首先，我们将建立桥梁有限元模型，并使用激光测量等方法采集桥梁的真实测量数据。

2. FEMU方法实现结构损伤识别利用真实测量数据对桥梁FEM进行更新，并通过对比更新前后的FEM模型，识别桥梁的结构损伤。

基于支持向量机的综合传动装置磨损状态研究

中图分类号：Ｕ６．；Ｔ３．文献标识码：Ａ文章编号：０５０５（００４３２Ｈ１７３２４— １０２１）３— ４４０６—
ＳｕｙｏｅｒＳａｅｏｗｅ－ｈｆｔｅｉｇＴｒｎｍｉｓｏｔｄｎＷａｔｔｆＰｏｒｓｉｔＳｅｒｎａｓｓｉｎＳｓｅｓｄｏｕｐｏｔＶｅｔｒＭａｈｉｅｙｔｍＢａｅｎＳｐｒｃｏｃｎ
ｓｏ．ｈｅｅｔｎｏｅｒｓｉｎｐｒｍｅｅｓｗａｔｄｅｓｎｒｓａｉａｉｎｍｅｈｄ．ｅｐｅｉｔｅｖｌｅｆｗｅｒａｅｉｎＴｅｓｌｃｉｆｒｇｅｓｏａａｔｒｓｓｕｉｄｕｉｇｃｏｓｖｌｄｔｔｏＴｈｒｄｃｉａｕｓｏａ — ｏｏｖｌｍｅｔｒｏａｅｔｈｃｕｌｖｌｅ．ｈｅｕｔｓｏｈｔｔｉｔｏａｅｔｒｐｅｉｔｎａｃｒｃｏａｌ— ｎｓｗｅｅｃｍｐｒｄｗｉｔｅａｔａａｕｓＴｅｒｓｌｈｗｓｔａｈｓｍｅｈｄｈｓｂｔｒｄｃｉｃｕａｙｆｒｗｅｒｅｅｈｅｏ
基于支持向量机的综合传动装置磨损状态研究
张英锋
（．北京理工大学机械与车辆学院１
马
彪李和言郑长松
北京１０８；２军事交通学院汽车工程系天津３０６）００１．０１１

摘要：结合光谱油液分析技术，运用支持向量机对某履带车辆综合传动装置磨损状态进行研究。建立了一种多输出最小二乘支持向量回归算法，并将其应用到综合传动装置的光谱油液分析数据的预测研究中。采用交叉验证方法，

基于支持向量机和模态曲率的桥梁结构损伤识别

第８期
魏
拓：基于支持向量机和模态曲率的桥梁结构损伤识别
・１４・
式中，（一）（）（＋１分别表示桥ｉ１、ｉ、ｉ）梁结构未损伤时在点（一１、、ｉ）ｉ）ｉ（＋１处的第ｒ阶模态振型值；ｈ为从结点（一１到结点ｉ从结点ｉｉ）和
桥梁结构的损伤识别问题是一个反问题，经神
在实际应用中，态曲率通常是通过对振型曲模
线的近似中心差分获得。第ｒ阶振型在第ｉ个结点处的模态曲率计算公式如下：
网络等计算智能方法得到了广泛的应用。Ｎｒ— ｏｈｉａａｈｒｓｍＢｋａｈｙ等采用神经网络方法对混凝土板
１ｎ
图２单元１６损伤２％、０、０时模态曲率差变化图０３％４％
以单元４１、５的双位置损伤识别为例，其一阶模
（）３
态曲率识别结果如图３所示。
一一一・一
为了获得最优参数Ｗ和ｂ需要解答如下的最，
ＣＳＭＤ＝ＩＭＣＳｌＳ一ＭＣ
模态曲率。２２支持向量机理论．
（）１支持向量机分类算法
（）２
。
其中，ＭＣＳ分别为未损伤及损伤结构的ＣＳ、Ｍ
ｌ
商．＾．．．．，．，
一
．
．
．
…
５
１
性及耐久性的功能降低，易引起严重的垮塌事故。容

基于曲率模态和支持向量机的结构损伤位置两步识别方法

基于曲率模态和支持向量机的结构损伤位置两步识别方法刘龙;孟光
【期刊名称】《工程力学》
【年(卷),期】2006(23)A01
【摘要】支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,能够较好的解决小样本的学习问题。

介绍了支持向量机分类和回归算法,将其应用于梁结构的损伤诊断中。

以曲率模态参数作为损伤识别指标,提出了基于支持向量机的结构损伤位置两步识别方法:首先根据支持向量机分类算法的概率估计找到可能的损伤位置,重新构造训练样本;然后利用支持向量机回归算法计算精确的损伤位置。

通过对悬臂梁仿真计算进行了验证,结果表明:支持向量机在结构损伤诊断领域中具有较好的应用前景。

【总页数】6页(P35-39)
【关键词】结构损伤识别;曲率模态;支持向量机分类;支持向量机回归;概率分布【作者】刘龙;孟光
【作者单位】上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】O327
【相关文献】
1.基于平均曲率模态和最小二乘支持向量机的混凝土拱坝损伤识别方法研究 [J], 李波;刘明军;马奕仁;曹浩;郭法旺
2.基于支持向量机和模态曲率的桥梁结构损伤识别 [J], 魏拓
3.基于平均曲率模态损伤因子和小波变换的结构损伤位置识别 [J], 王永年;康兴无
4.基于模态柔度变化率曲率的结构损伤识别方法 [J], 戴斌
5.基于广义局部曲率模态信息熵和BP神经网络的结构损伤识别方法 [J], 项长生;原子;周宇
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基于支持向量机的结构损伤识别

ＬＥＩＸｉｂＫＡＮＧｎ．ＨＡＮａｙｕｎ．ｏ，ＸｉｇＷＵ，Ｙｕｎ．ａ
（．ｅｏｄｒｌｒｎｉｅｉｏｌｇ， ’ １０５Ｃｉａ２ＡｒｒｄＦｒｅｎｉｅｒｇｎｔｕｅＢｉｎ００２Ｃ．）１ＳｃｎＡｔｌｙＥｇｎｒｇＣｌｅＸｉｎ７０２，ｈｎ；．ｍｏｅｏｃｇｎｅｉｓｔｔ，ｅｉｇ１０７，ｈａｉｅｅｎｅａＥｎＩｉｊｍ
好的学习效果；ＳＭ算法是一个凸二次优化问题，能够保Ｖ证找到的极值解就是全局最优解，免了人工神经网络等遇避
｛一 …，∈ 一）（ｎＹ，ｉｋ
第３２卷第２期
１３．．２Ｎｏ２
唐山师范学院学报
２１００年３月
Ｍａ．０１ｒ２０
ＪｕｎｌｆＴｎｓａｅｃｅｓｏｌｅｏｒａａｇｈｎＴａｈｒｌｇｏＣｅ
基子支持向量机的结构损伤识别
雷玺博，康兴无，韩媛媛２
（．二炮兵工程学院，陕西西安１第７０２；２装甲兵工程学院，北京１０７）１０５．００２
摘
要：支持向量机是一种基于统计学习理论和结构风险最小化原则的新型机器学习算法。介绍了支持向量
机分类概率估计和回归估计，构造基于模态频率的损伤指标标识量，根据分类概率估计与回归算法计算结构损伤
Ａｂｔａｔｕｐｒｅｔｒｍａｈｎｓｂｓｄｏｔｔｓｉａｅｒｉｇｔｅｒｎｔｃｕａｉｉｉｚｔｎｐｉｃｐｅｏｅｓｒｃ：Ｓｐｏｔｖｃｏｃｉｅｉａｅｎｓｉｔｌｌａｎｎｈｏａｄｓｒｔｒｌｒｋｍｎｍｉａｉｒｉｌｆａｎｗａｃｙｕｓｏｎ

基于支持向量机模式识别原理的悬索桥吊杆损伤识别研究

（）一专ｌ。ｌ一寺（）叫
为此，以定义如下的Ｌｇａｇ可ａｒｎｅ函数：
（）３
Ｌｗｂ）训Ｗ（，ａ一１一∑ ａｙｗｘ十，ＴＥ（
ｆ１一
６一１）］
式中为Ｌｇａｇ系数，ｉＯａｒｎｅ６≥ 。￣
Ｙ（Ｘ＋６一１０ｆ） ≥ （一１２，，）， … ｎ（）１
现较强的分类和模式识别功能，在桥梁结构损伤识
别中具有广泛的应用前景。国内外学者分别用模态频率、曲率模态等动力特征参数训练支持向量机，利用训练好的支持向量机实现对结构损伤的定位和损伤程度的识别。该文利用桥梁健康监测系统中挠度
∑ａｉ一告∑∑
ｆ一１ｆ１一ｊ＝１
Ｙ（ｘ）ｌｘ
（）５
ＳＶＭ算法是从线性可分情况下的最优分类面
（ｔｌｐｒｌｎ）出的。所谓最优分类面就ＯｐｉｍａＨｙｅｐａｅ提是要求分类面不但能将两类样本点无错误地分开，
（）４
式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良
好的效果。它以统计学习理论为基础，对有限样针
对Ｗ和ｂ求Ｌｇａｇａｒｎｅ函数的最小值。把式（）４分别对Ｗ、、偏微分并令其等于零，如下ｂａ求得
总第１３期４
Ｈｉｈｙｇｗａｓ＆ＡｕｏｔｖｐｌｃｔｏｓｔｍｏｉｅＡｐｉａｉｎ

基于内禀模态能量熵与支持向量机的转子故障智能诊断方法的研究

中，机械的故障样本非常少，机器得不到充分的学习，在故障
０前
言
诊断中也就不能准确的识别故障。针对这些问题，文提出了基于Ｅ本ＭＤ内禀模态能量熵与ＳＭ的转子故障诊断方法。该方法首先利用ＥＶＭＤ对信
当前，转机械正在朝着大型化、旋高速化、智能化方向发展。转子的运转情况是生产过程中最重要的问题之一。这就需要及时而准确的发现转子的异常，诊断其故障。转子的诊断过程包括诊断信息获取、障特征信息提取和状态识故别，这事实上就是模式识别的过程。其中特征提取与状态识别是诊断过程中最重要的两部分。特征提取的合适与否关
然而，型旋转机械的运转过程中存在大量的非线性，大给特征提取和状态识别带来了很大困难。而且对于机器学
丑说，需要太量釜弛运转态的数据样本，在实际情况但
收稿日期：０１３１２１－－００
作者简介：晓燕（９５）女，祝１６－，副教授，硕士，硕士研究生导师，研究方向：状态检测与故障诊断。
ｍａｈｎｒｎｃｉｅａｄｈｓｅｓａｔａｌｓＴｈｉｅｕｅｇｉｃｌｆｒｅｔｒｅｔａｔｏａｓａｅｅｏｉｏ．Ｂａｅｏｙａｌｓｆｕｌｓｍｐｅ．ｓａｓｂｉｄｆｕｔｏｆａｕｅｘｒｃｉｎｎｄｔｔｒｃｇｔｎｉｎｉｓｄｎ
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基于多分类支持向量机和D-S证据理论的轴承故障诊断

基于多分类支持向量机和D-S证据理论的轴承故障诊断梅检民;赵慧敏;肖云魁;周斌【期刊名称】《汽车工程》【年(卷),期】2015(000)001【摘要】针对支持向量机( SVM)硬判定输出分类结果缺乏定量评价的问题，提出了一种多分类SVM后验概率建模的改进方法。

通过引入D-S证据理论，得到多分类SVM在D-S证据理论识别框架下的基本概率分配，使样本在分类时同时具有定性解释和定量评价。

接着，将多源信息送入SVM之后在决策级对多个SVM分类输出进行证据融合，以提高诊断精度。

最后，将该方法应用于轴承故障的诊断中。

结果表明，该方法能正确分类采用单源信息时所错分样本，降低识别的整体误差，显著提高故障诊断的准确性。

【总页数】6页(P114-119)【作者】梅检民;赵慧敏;肖云魁;周斌【作者单位】军事交通学院汽车工程系，天津 300161; 天津大学机械工程学院，天津300072;军事交通学院汽车工程系，天津300161;军事交通学院汽车工程系，天津 300161;天津大学机械工程学院，天津 300072【正文语种】中文【相关文献】1.基于支持向量机和D-S证据理论的双馈风机定子匝间短路故障诊断 [J], 李俊卿;李忠徽;仝宗义2.基于BP神经网络和D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法研究 [J], 徐卫晓;谭继文;文妍3.基于LS-SVM和D-S证据理论的轴承故障诊断 [J], 杨巨平;李朋;焦静4.基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断 [J], 张钢;田福庆;梁伟阁;佘博5.基于小波包能量和层次熵的D-S证据理论的轴承故障诊断技术 [J], 叶小芬;王起梁;祝敏;张浩瀚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于数据依赖核LS-SVM的压电智能结构冲击损伤检测

基于数据依赖核LS-SVM的压电智能结构冲击损伤检测谢建宏【摘要】Based on the statistics relationship between Support Vector Machine ( SVM ) and information geometry, from the view of information geometry, a data-dependent kernel is constructed through conformal transformation and combined with Least Square Support Vector Machine ( LS-SVM) , and then thus the LS-SVM with data-dependent kernel is proposed. By the first-order shear deformation theory and finite element method, a piezoelectric smart composite laminated plates is simulated, and its piezoelectric responsive signals are obtained and extracted under the low-velocity impact load. Then,based on the features of piezoelectric sensors' responsive signals,LS-SVM with data-dependent kernel is applied to detect the impact locations for the piezoelectric smart composite laminated plates, and compared with LS-SVM with static RBF kernel. The results show that, LS-SVM with data-dependent kernel possesses the higher accuracy of damage detection, and the better generalization ability than LS-SVM with static RBF kernel.%基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学的角度通过共形变换构造了数据依赖核函数,并与LS-SVM相结合,从而形成数据依赖核LS-SVM方法.基于一阶剪切变形理论及有限单元方法,对压电智能复合材料层板进行了低速冲击压电响应数值仿真,并进行了特征提取.基于各压电传感器响应信号特征,采用数据依赖核LS-SVM方法,对压电智能复合材料层板进行了冲击损伤检测,并与静态高斯核函数(RBF)的LS-SVM方法进行了对比.结果表明:在同等条件下,相比于静态RBF核LS-SVM,数据依赖核LS-SVM具有更高的损伤检测精度及更强的推广能力.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2012(025)006【总页数】5页(P864-868)【关键词】数据依赖核LS-SVM;压电智能结构;压电响应;冲击损伤检测【作者】谢建宏【作者单位】江西财经大学软件与通信工程学院,南昌330013【正文语种】中文【中图分类】TB381;TP39智能结构是一类仿生结构，泛指将传感器、驱动器以及有关的信号处理和控制电路集成在材料结构中，通过机、热、光、化、电、磁等激励和控制，不仅具有承受载荷的能力，而且具有识别、分析、处理及控制等多种功能，能进行自诊断、自适应、自学习、自修复的新型材料结构。

基于支持向量机和振动特性的结构损伤识别方法研究的开题报告

基于支持向量机和振动特性的结构损伤识别方法研究的开题报告一、研究背景及意义结构损伤识别是结构健康监测领域中的一个重要研究方向。

该领域广泛应用于桥梁、建筑等各种工程结构的安全评估和健康管理中。

振动特性是结构损伤识别的重要特征之一，结构损伤识别基于振动特性的方法深受研究者们的关注。

支持向量机（SVM）是一种先进的机器学习算法，它在分类和回归问题中都有广泛的应用。

SVM通过在高维特征空间中找到最优的划分超平面，从而实现对样本的二分类。

SVM的优点是在高维空间中提高分类器的性能，因此也能在结构损伤识别中发挥重要作用。

本研究旨在基于支持向量机和振动特性，实现结构损伤的自动化检测和分类，为结构健康监测领域的发展提供技术支持。

二、研究内容和研究方法本研究的核心内容是基于支持向量机和振动特性的结构损伤识别方法研究，主要包括以下几个方面的内容：1. 振动信号采集和数据预处理，包括使用加速度计等传感器采集结构振动信号，并对其进行预处理，提取有效信息。

2. 特征提取和特征选择，通过分析信号的时域和频域特征，提取有效的特征参数，采用相关性和前向最小二乘法等方法选择最优的特征集。

3. 建立支持向量机模型，包括使用支持向量机算法建立分类模型，选择最优的核函数和参数，采用交叉验证等方法进行模型评估和优化，实现对不同类型结构损伤的分类。

4. 验证实验和综合分析，采用实际结构损伤测试数据对提出的方法进行验证，评估方法的有效性和可靠性，并分析影响识别效果的因素，对研究结果进行综合分析。

三、研究计划和进度安排本研究的时间安排为两年，计划分为以下几个阶段：第一阶段：文献综述和问题调研（1个月），主要包括振动信号处理和结构损伤识别的相关理论研究和应用，调研现有问题和研究进展。

第二阶段：振动信号采集和预处理（3个月），采用加速度计等传感器采集结构振动信号，并对其进行预处理，包括信号去噪、滤波、降噪等。

第三阶段：特征提取和特征选择（4个月），对采集的振动信号进行时域和频域分析，提取有效的特征参数，通过相关性和前向最小二乘法筛选最优特征集。

基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断研究

基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断研究
张炎亮;毛贺年;赵华东
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2022(50)6
【摘要】为有效提取非平稳性、复杂性的滚动轴承振动信号特征,提出一种基于变分模态分解、改进烟花算法(IFWA)优化支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。

利用VMD对原始信号进行分解,计算得到各IMF的样本熵,将原始信号的时域特征与其结合组成特征矩阵。

为提高故障诊断效率,采用IFWA优化SVM,建立IFWA-SVM模型。

使用训练集特征矩阵训练诊断模型,实现滚动轴承的故障诊断。

利用实测信号验证该方法,并与粒子群算法优化进行比较。

结果表明:利用该方法进行诊断,正确率提高了3.33%、训练时间缩短了21.55 s,验证了该方法的可行性。

【总页数】6页(P180-185)
【作者】张炎亮;毛贺年;赵华东
【作者单位】郑州大学管理工程学院;郑州大学机械与动力工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH133.3;TP206.3
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