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1、基于支持向量机的夹紧力控制阀质量分类.设计.计算.研究.基于支持向量机的夹紧力控制阀质量分类高帅1周云山2安颖1刘金刚2(1.吉林大学2.湖南大学汽车车身先进制造国家重点实验室)【摘要】提出了采用支持向量机对CVT夹紧力控制阀进行质量分类的方法.并设计了相应的提取夹紧力控制阀性能特征参数的试验方案与夹紧力控制阀SVM多类分类器.利用试验得到的性能参数对SVM分类器进行训练.然后分别使用训练成熟的SVM分类器与RBF神经网络分类器对夹紧力控制阀进行质量分类结果表明.采用SVM分类器的分类准确率明显高于RBF神经网络分类器主题词:C,,-r支持向量机夹
2、紧力控制阀质量中图分类号:U463.212文献标识码:A文章编号:1000—3703(2o09)11—0004—04QuailtyClassificationofClampingForceControlValvebasedonSupportVectorMachineGaoShuaiZhouYunshanAnYing.LiuJingang(1.JilinUniversity;2.StateKeyLaboratoryofAdvancedDesignandManufactureforVehicleBody,HunanUniversity)【Abstrac
3、t]AmethodofqualityclassificationonCVTclampingforcecontrolvalvewithsupportvectormachine(SVM)wasproposed.FirstlycorrespondingtestplanforfeatureparametersextractionfromclampingforcecontrolvalveandtheclampingforcecontrolvalveSVMmulti-classclassifierweredesigned.Secondly,basedonthe
4、featureparametersacquiredfromtest,theSVMclassifierwastrainedtomaturity.Lastly,clampingforcecontrolvalveswereclassifiedbasedonqualitywithSVMclassifierandRBFneuralnetworkclassifierrespectively.ResultsshowedthattheaccuracyofSVMclassifierwasbetterthanRBFneuralnetworkclassifier.Key
5、words:CVT,Suppo~vectormachine,Clampforcecontrolvalve,Quality1前言作为CVT电液系统中的关键部件.夹紧力控制阀性能的好坏将直接影响到整车的动力性,经济性以及舒适性.在当前CVT产业化过程中.质量的稳定性将成为生产厂家的关键竞争要素之一.质量保障技术日益受到重视CVT夹紧力控制阀结构复杂,尤其在国内无成熟配套体系的基础上开发,导致质量缺陷的因素很多.为了保证整机质量.有必要对每一个欲装机的夹紧力控制阀进行质量检测.但由于其质量状态难以直观测量,必须通过试验判断.因此.如何通过试验把不合格产品
6、与合格产品进行快速,准确地分类.已成为CVT夹紧力控制阀质量控制过程中的关键环节之一与目前常用的依赖于样本数量和质量的人工神经网络分类方法不同.作为一种基于统计学理论的机器学习技术.支持向量机(SVM)的训练过程遵循的是结构风险最小化原则【1】.在训练过程中不易发生局部最优及过拟合现象.可以成功地克服人工神经网络的许多缺陷SVM能够解决小样本学习问...——4...——题.这种方法能克服分类器设计时存在的典型缺陷样本数据不足的问题.非常适合于夹紧力控制阀的质量分类.目前SVM已在模式识别,非线性建模与控制,故障诊断等领域得到了成功的应用I2-51.
7、本文利用SVM适合处理高维数据以及具有良好泛化能力的优点.将提取后的夹紧力控制阀特征参数进行SVM学习.并检验SVM的准确率.2特征参数的获取CVT的夹紧力控制阀是一种先导式电液比例溢流阀.其控制口的压力与加在比例电磁铁线圈的电流成反比例关系.根据CVT的工作需求,夹紧力控制阀必须满足以下几方面的性能指标:a.较小的死区和滞环:b.合理的电流一压力增益;c.合理的动态性能指标;d.较小的阀芯泄漏.由于比例阀的工况变化是连续的,它的试验方法与常规元件试验不同.其试验结果也是连续的,一般通过特性曲线反映试验结果蝈.为了实现夹紧力控汽车技术.设计.计算?
8、研究?制阀特征参数的自动提取,搭建了CVT夹紧力控制阀的计算机辅助测试系统.该测试系统采用上,下位机结构.上位机主要完成数
