基于EMD和SVM的传感器故障诊断方法

被引：18

作者：

冯志刚 ^{[1
,2
]}

王祁 ^{[1
]}

信太克规 ^{[1
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系

[2] 沈阳航空工业学院自动化学院

来源：

哈尔滨工业大学学报 | 2009年 / 41卷 / 05期

关键词：

经验模态分解; 支持向量机; 特征提取; 传感器故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

为了解决自确认压力传感器的故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和支持向量机(SVM)的传感器故障诊断方法,该方法对传感器输出信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数(IMF),对每个IMF通过一定的削减算法增强故障特征,然后计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型.通过压力传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效的应用于传感器的故障诊断中.

引用

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页数：5

共 5 条

[1] 基于支持向量机的空中目标大类别分类 [J].