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基于一类支持向量机的传感器故障诊断
  • ISSN号：1002-8331
  • 期刊名称：《计算机工程与应用》
  • 时间：0
  • 分类：TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所,长沙410083, [2]湖南大学计算机与通信学院,长沙410082
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（编号：60234030）
作者： 钟清流[1,2], 蔡自兴[1]
关键词： 一类支持向量机, 传感器, 故障诊断, one-class SVM, sensor,fault-diagnoses
中文摘要：

提出了一种基于一类支持向量机的传感器故障诊断方法,它利用相空间重构技术将传感器本身获取的相关时序数据转化成矢量,再用一类支持向量机来训练正常行为模型,进而通过发现数据异常来进行故障诊断.通过连续输入测量数据,它还可以实现在线诊断.仿真实验表明：该方法在诊断传感器故障方面有良好的性能.

英文摘要：

A method of fault-diagnoses for sensor based on one-class SVM is put forward,which transforms the timeseries data from sensor into vector by means of the technology about reproduction in phase-space ,and trains normalaction model with one-class SVM and implements fault-diagnoses by finding abnormity data.The online-diagnoses can be implemented by continuously importing measuring data.The simulation-experiments show,it has nicer performance in sensor fault-diagnoses.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编：怀进鹏
  • 地址：北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编：100083
  • 邮箱：ceaj@vip.163.com
  • 电话：
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-8331
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:97887