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王义
作品数:
1
被引量:10
H指数:1
供职机构:
徐州工程学院
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发文基金:
江苏省基础研究计划
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
张艳华
徐州工程学院信电工程学院
黄为勇
徐州工程学院
田秀玲
徐州工程学院信电工程学院
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田秀玲
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王义
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张艳华
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仪器仪表学报
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2015
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一种基于SVR的发动机多模式故障诊断方法
被引量:10
2015年
针对传统基于支持向量分类机(SVC)的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回归模型,再对支持向量回归机的输出结果进行基于距离的聚类操作得到发动机的故障模式,诊断模型的参数向量采用一种基于Tent混沌映射的量子粒子群优化算法及样本测试集的均方根误差与平均相对误差同时最小的准则进行整定。实验结果表明,所提出的方法能够克服常规支持向量分类机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的缺陷,降低了建模的时间复杂度,有效地提高了发动机的故障诊断性能。
黄为勇
王义
田秀玲
张艳华
关键词:
发动机故障诊断
聚类
量子粒子群优化算法
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