典型文献
一种基于证据融合的执行器故障诊断方法
文献摘要：
在工业过程闭环控制系统中,由于控制器的调节作用,执行器的故障特征在一定程度上受到掩盖和干扰,而单一的诊断方法总是存在误判现象.鉴于此,提出一种基于证据融合的诊断算法.首先,利用基于信号分析的方法计算表征故障特征的指标,针对"一票否决"现象对指标结果加以改进;然后,采用DS证据理论融合基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的概率分类特征实现优势互补,将指标表达的故障机理信息与概率分类挖掘的数据特征信息相结合,规避单一方法的局限性,从而提高诊断的准确率;最后,基于双容水箱系统的实验表明,所提出方法能够有效学习闭环系统中执行器的故障数据特征,提升诊断能力,克服单一方法的误判问题,具有较高的应用价值.
文献关键词：
故障诊断;执行器;证据理论;LS-SVM概率输出;指标评价
中图分类号：
作者姓名：
王印松;孙天舒
作者机构：
华北电力大学自动化系,河北保定071000
文献出处：
引用格式：
[1]王印松;孙天舒-.一种基于证据融合的执行器故障诊断方法)[J].控制与决策,2022(08):2026-2032
A类：
B类：
基于证据,证据融合,执行器故障,故障诊断方法,工业过程,闭环控制系统,故障特征,掩盖,误判,信号分析,一票否决,加以改进,DS,证据理论,理论融合,最小二乘支持向量机,LS,分类特征,征实,优势互补,故障机理,分类挖掘,数据特征,特征信息,双容水箱,有效学习,闭环系统,故障数据,诊断能力,指标评价
AB值：
0.431892
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