【摘 要】
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目前常用的一些基本的故障诊断、故障预测方法都将大样本数据作为基础,但在实际问题中常常能得到的故障数据都属于小样本类型.传统的故障诊断、故障预测方法已不适于用来解决
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目前常用的一些基本的故障诊断、故障预测方法都将大样本数据作为基础,但在实际问题中常常能得到的故障数据都属于小样本类型.传统的故障诊断、故障预测方法已不适于用来解决小样本类型的故障问题.相关向量机(Relevance Vector Machine,简称RVM)是新提出的以支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)为基础的模型,该模型更适应于解决小样本问题.已经被应用于语音及图像处理、医学诊断、模式分类等很多领域.本文针对RVM在小样本故障诊断、故障预测中的应用问题展开研究,主要包含以下方面:(1)分析故障诊断、故障预测的研究现状;(2)RVM理论基础及其在故障诊断、故障预测中的可行性;(3)针对RVM中核函数选择的盲目性及核函数中相关参数对RVM性能的影响,通过组合高斯核函数和柯西核函数构造混合核函数,利用布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,简称CS)对混合核函数的参数进行优化选择,建立基于布谷鸟算法的混合核函数相关向量机模型(CS-RVM),并通过仿真测试验证模型的有效性;(4)将CS-RVM应用到航空发动机的气路诊断和柴油机的油路诊断中,通过与RVM和基于差分进化(Differential Evolution,简称DE)的混合核函数相关向量机模型(DE-RVM)比较,充分说明该方法在小样本故障诊断、故障预测中的可行性.
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