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一种基于SVR的发动机多模式故障诊断方法
被引量：
10
1
作者
黄为勇
王义
+1 位作者
田秀玲
张艳华
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期2112-2119,共8页
针对传统基于支持向量分类机(SVC)的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回...
针对传统基于支持向量分类机(SVC)的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回归模型,再对支持向量回归机的输出结果进行基于距离的聚类操作得到发动机的故障模式,诊断模型的参数向量采用一种基于Tent混沌映射的量子粒子群优化算法及样本测试集的均方根误差与平均相对误差同时最小的准则进行整定。实验结果表明,所提出的方法能够克服常规支持向量分类机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的缺陷,降低了建模的时间复杂度,有效地提高了发动机的故障诊断性能。
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关键词
发动机故障诊断
支持向量回归机(SVR)
聚类
Tent混沌映射
量子粒子群优化算法
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职称材料
题名
一种基于SVR的发动机多模式故障诊断方法
被引量：
10
1
作者
黄为勇
王义
田秀玲
张艳华
机构
徐州工程学院徐州市虚拟现实与多维信息处理重点实验室
徐州
工程
学院
江苏省大型
工程
装备检测与控制
重点
建设
实验室
徐州
工程
学院
信电
工程
学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期2112-2119,共8页
基金
江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK20131124)
徐州工程学院江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室开放基金(JSKLEDC201212)项目资助
文摘
针对传统基于支持向量分类机(SVC)的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回归模型,再对支持向量回归机的输出结果进行基于距离的聚类操作得到发动机的故障模式,诊断模型的参数向量采用一种基于Tent混沌映射的量子粒子群优化算法及样本测试集的均方根误差与平均相对误差同时最小的准则进行整定。实验结果表明,所提出的方法能够克服常规支持向量分类机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的缺陷,降低了建模的时间复杂度,有效地提高了发动机的故障诊断性能。
关键词
发动机故障诊断
支持向量回归机(SVR)
聚类
Tent混沌映射
量子粒子群优化算法
Keywords
engine fault diagnosis
support vector regression machine （SVR）
clustering
Tent chaotic mapping
quantum-behaved particle swarm optimization algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于SVR的发动机多模式故障诊断方法
黄为勇
王义
田秀玲
张艳华
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
10
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