基于Gridsearch-SVM梯形区域极点分类的故障诊断OA
FAULT DIAGNOSIS BASED ON GRIDSEARCH-SVM TRAPEZOIDAL REGION POLE CLASSIFICATION
针对一类线性定常系统,基于梯形区域极点配置,给出了执行器部件故障诊断的一种方法.首先,利用极点观测器,通过测量系统的状态,得到极点的动态信息;其次,根据模拟各通道执行器故障,实时采集闭环系统的极点信息,形成极点分类数据库;最后,利用支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)根据不同通道发生故障时极点所处位置不同,设计极点分类器,对极点进行分类,实现对系统的故障诊断.针对SVM中惩罚因子和核宽度系数需要依靠先验知识的缺陷…查看全部>>
杜紫薇;姚波;王福忠
沈阳师范大学数学与系统科学学院,辽宁,沈阳 110034沈阳师范大学数学与系统科学学院,辽宁,沈阳 110034沈阳工程学院基础教学部,辽宁,沈阳 110136
信息技术与安全科学
极点观测器极点分类器支持向量机网格搜索法区域极点配置故障诊断
《井冈山大学学报（自然科学版）》 2023 (1)
带协变量的高阶自激励门限泊松自回归模型的统计推断
8-13,6
国家自然科学基金项目(12101417)
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