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基于MVRVM回归和RVM二叉树分类的自确认气动执行器故障诊断算法
被引量：
9
1
作者
冯志刚
王茹
田丰
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期842-849,共8页
为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题,提出了一种基于多变量关联向量机(MVRVM)回归和关联向量机二叉树分类的气动执行器故障诊断方法,该方法利用多变量关联向量机回归建立气动执行器的正常模型,然后将实际输出与模型输出比较,产生...
为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题,提出了一种基于多变量关联向量机(MVRVM)回归和关联向量机二叉树分类的气动执行器故障诊断方法,该方法利用多变量关联向量机回归建立气动执行器的正常模型,然后将实际输出与模型输出比较,产生残差作为气动执行器的非线性故障特征向量。以残差作为输入建立关联向量机二叉树多分类机,诊断气动执行器故障类型。利用DABLib生成的故障数据对所研究方法进行了验证,并与基于RVM一对一分类的故障诊断方法进行了比较,结果表明该方法是解决气动执行器故障诊断的小样本和非线性问题的一种有效方法。
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关键词
自确认气动执行器
关联向量机
多变量关联向量机回归
RVM二叉树分类
RVM一对一分类
故障诊断
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职称材料
自确认气动执行器的故障诊断算法研究
被引量：
2
2
作者
冯志刚
杨佳琪
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期785-791,共7页
为解决自确认气动执行器的故障诊断问题,本文提出一种基于自适应多核多分类关联向量机的气动执行器故障诊断方法。基于DAMADICS平台建立气动阀门仿真模型,利用DABLib模块生成故障数据,采用关联向量机回归原理,根据正常样本序列,构建数...
为解决自确认气动执行器的故障诊断问题,本文提出一种基于自适应多核多分类关联向量机的气动执行器故障诊断方法。基于DAMADICS平台建立气动阀门仿真模型,利用DABLib模块生成故障数据,采用关联向量机回归原理,根据正常样本序列,构建数据恢复模型,与实际执行器的输出值相比较,得到残差,完成特征提取。以残差作为输入,选用高斯核函数和多项式核函数的组合,建立多核多分类关联向量机,利用自适应粒子群遗传融合算法实现多目标核参数的优化,判断气动执行器的故障类型。实验结果表明,该方法有更高的建模精度和更好的实用性,实现了自确认气动执行器多故障诊断和分类。
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关键词
自确认气动执行器
故障诊断
关联向量机回归
多核多分类关联向量机
粒子群算法
遗传算法
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职称材料
题名
基于MVRVM回归和RVM二叉树分类的自确认气动执行器故障诊断算法
被引量：
9
1
作者
冯志刚
王茹
田丰
机构
沈阳航空航天大学自动化学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期842-849,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(61104023)
文摘
为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题,提出了一种基于多变量关联向量机(MVRVM)回归和关联向量机二叉树分类的气动执行器故障诊断方法,该方法利用多变量关联向量机回归建立气动执行器的正常模型,然后将实际输出与模型输出比较,产生残差作为气动执行器的非线性故障特征向量。以残差作为输入建立关联向量机二叉树多分类机,诊断气动执行器故障类型。利用DABLib生成的故障数据对所研究方法进行了验证,并与基于RVM一对一分类的故障诊断方法进行了比较,结果表明该方法是解决气动执行器故障诊断的小样本和非线性问题的一种有效方法。
关键词
自确认气动执行器
关联向量机
多变量关联向量机回归
RVM二叉树分类
RVM一对一分类
故障诊断
Keywords
self-validating （ seva ） pneumatic actuator
relevance vector machine （RVM）
multi-variable relevance vector machine （ MVRVM ）
relevance vector machine （ RVM ） binary tree classifier
relevance vector machine （RVM） one-against-one classifier
fault diagnosis
分类号
TP214 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
自确认气动执行器的故障诊断算法研究
被引量：
2
2
作者
冯志刚
杨佳琪
机构
沈阳航空航天大学自动化学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期785-791,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(61104023)。
文摘
为解决自确认气动执行器的故障诊断问题,本文提出一种基于自适应多核多分类关联向量机的气动执行器故障诊断方法。基于DAMADICS平台建立气动阀门仿真模型,利用DABLib模块生成故障数据,采用关联向量机回归原理,根据正常样本序列,构建数据恢复模型,与实际执行器的输出值相比较,得到残差,完成特征提取。以残差作为输入,选用高斯核函数和多项式核函数的组合,建立多核多分类关联向量机,利用自适应粒子群遗传融合算法实现多目标核参数的优化,判断气动执行器的故障类型。实验结果表明,该方法有更高的建模精度和更好的实用性,实现了自确认气动执行器多故障诊断和分类。
关键词
自确认气动执行器
故障诊断
关联向量机回归
多核多分类关联向量机
粒子群算法
遗传算法
Keywords
self-validating
(
seva
)
pneumatic
actuator
fault diagnosis
relevance vector machine(RVM)regression
multi-kernel multi-class relevance vector machine
particle swarm optimization algorithm
genetic algorithm
分类号
TP214 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于MVRVM回归和RVM二叉树分类的自确认气动执行器故障诊断算法
冯志刚
王茹
田丰
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
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职称材料
2
自确认气动执行器的故障诊断算法研究
冯志刚
杨佳琪
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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