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基于PCA-SVM集成阀门故障诊断方法研究

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【作者】 杨海荣薄翠梅龚伟俊张广明

【Author】 YANG Hai-rong,BO Cui-mei,GONG Wei-jun,ZHANG Guang-ming(Nanjing University of Technology,Nanjing 210009,China)

【机构】 南京工业大学

【摘要】 提出了一种基于主元分析和支持向量多分类器的故障诊断方法。该方法首先对工业故障数据进行主元分析提取数据集特征并降低数据维数,再把故障特征数据通过支持向量多分类器进行模式分类,最后通过特征分类诊断故障。在DAMADICS阀门模型上进行了仿真,并利用Lublin Sugar Factory工业故障数据进行了验证。仿真结果表明该方法可以快速准确地检测与诊断故障。

【基金】 国家自然科学基金项目(60804027);江苏省自然科学基金项目(BK2006176);江苏省工业装备数学制造及控制技术重点实验项目(BM2007201);江苏省高校自然科学基金项目(07KJB510042)
【所属期刊栏目】 设计计算 (2009年07期)
  • 【分类号】TP18;TH134
  • 【被引频次】17
  • 【下载频次】314
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