参数优化的支持向量机机车车轮状态检测

发布时间：2017-09-21 17:48

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【摘要】：针对车轮状态检测中存在的类间样本误分代价不等的问题,利用自适应变异粒子群算法对代价敏感支持向量机(CS-SVM)的参数进行优化。该方法从数据样本中提取不均衡数据创建训练样本,采用代价敏感的支持向量机建模。为了提高分类的精确度,选用径向基核函数优化模型结构。提出了自适应变异粒子群算法优化CS-SVM的两个不同惩罚参数和核函数,并用参数优化的代价敏感支持向量机实现重载机车车轮状态分类。最后,通过仿真验证,车轮状态检测的平均准确率可以达到95%,平均处理速度24 s,具有实时性和较强的鲁棒性,能够满足重载机车运行要求。
【作者单位】： 湖南工业大学电气与信息工程学院;
【关键词】： 参数优化 代价敏感支持向量机 重载机车 状态检测
【基金】：国家自然科学基金(61273157,61473117) 湖南省自然科学基金(2016JJ5007) 湖南省科技计划项目(2011FJ3128)资助
【分类号】：U269.3;TP18
【正文快照】： 1引言保障重载机车安全运行,对车轮状态进行检测非常有必要。值得注意的是,车轮空转的发生常伴随着列车某些状态发生明显的变化。由此,把检测列车车轮是否发生空转的问题转化为区分车轮状态的分类问题,并利用支持向量机非线性分类方法求解[1]。实际应用中,车轮正常运行的样本

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本文编号：895999