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基于自适应动态无偏LSSVM的故障在线监测
被引量：
1
1
作者
蔡艳宁
胡昌华
+1 位作者
汪洪桥
张琪
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第13期4129-4134,共6页
针对无法建立精确数学模型的非线性动态系统,提出一种基于自适应动态无偏LSSVM的故障在线监测模型。该模型通过改进LSSVM的结构风险形式得到无偏的LSSVM,并能够自适应的选择滑动时间窗的长度。在此基础上根据模型动态变化过程中核函数...
针对无法建立精确数学模型的非线性动态系统,提出一种基于自适应动态无偏LSSVM的故障在线监测模型。该模型通过改进LSSVM的结构风险形式得到无偏的LSSVM,并能够自适应的选择滑动时间窗的长度。在此基础上根据模型动态变化过程中核函数矩阵的特点设计了基于Cholesky分解的学习算法提高了模型训练效率,实现了非线性系统的在线监测。通过系统输出预测误差的变化,利用Parzen核密度估计方法判断故障的程度。仿真结果表明该故障监测模型在系统正常工作的情况下,能够跟踪系统的动态变化趋势;在系统出现突变故障的情况下,能够快速检测系统故障;在系统出现缓变故障的前提下,能够对系统的故障进行预报。
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关键词
故障
在线
检测
故障在线预报
非线性系统
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于自适应动态无偏LSSVM的故障在线监测
被引量：
1
1
作者
蔡艳宁
胡昌华
汪洪桥
张琪
机构
第二炮兵工程学院
清华大学智能技术与系统国家重点实验室
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第13期4129-4134,共6页
基金
国家自然科学基金重点课题(60736026)
"教育部新世纪优秀人才支持计划"资助项目
文摘
针对无法建立精确数学模型的非线性动态系统,提出一种基于自适应动态无偏LSSVM的故障在线监测模型。该模型通过改进LSSVM的结构风险形式得到无偏的LSSVM,并能够自适应的选择滑动时间窗的长度。在此基础上根据模型动态变化过程中核函数矩阵的特点设计了基于Cholesky分解的学习算法提高了模型训练效率,实现了非线性系统的在线监测。通过系统输出预测误差的变化,利用Parzen核密度估计方法判断故障的程度。仿真结果表明该故障监测模型在系统正常工作的情况下,能够跟踪系统的动态变化趋势;在系统出现突变故障的情况下,能够快速检测系统故障;在系统出现缓变故障的前提下,能够对系统的故障进行预报。
关键词
故障
在线
检测
故障在线预报
非线性系统
最小二乘支持向量机
Keywords
online fault detection
online fault prediction
nonlinear system
LSSVM
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应动态无偏LSSVM的故障在线监测
蔡艳宁
胡昌华
汪洪桥
张琪
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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