典型文献
自确认气动执行器的故障诊断算法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
冯志刚;杨佳琪
作者机构：
沈阳航空航天大学自动化学院,辽宁 沈阳110136
文献出处：
引用格式：
[1]冯志刚;杨佳琪-.自确认气动执行器的故障诊断算法研究)[J].传感技术学报,2022(06):785-791
A类：
自确认气动执行器,多核多分类,多核多分类关联向量机,DAMADICS,DABLib,关联向量机回归
B类：
故障诊断算法,算法研究,诊断问题,执行器故障,故障诊断方法,气动阀门,故障数据,数据恢复,高斯核函数,多项式,自适应粒子群,融合算法,算法实现,核参数,断气,故障类型,建模精度,多故障诊断,粒子群算法
AB值：
0.182325
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