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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
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 （ MV
rvm
）
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—控制科学与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
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
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