PCA特征抽取与SVM多类分类在传感器故障诊断中的应用

彭红星; 陈祥光; 徐巍

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PCA特征抽取与SVM多类分类在传感器故障诊断中的应用

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为了提高传感器故障诊断的准确率,提出了基于主元分析(PCA)特征抽取和支持向量机(SVM)多类分类的故障诊断方法.该方法通过对传感器输出信号进行小波包分解产生原始特征数据,然后采用PCA特征抽取得到二次特征向量,增强传感器各个状态模式的可分性.二次特征输入到二叉树SVM多类分类算法设计的分类器实现传感器故障诊断.仿真实验结果表明,这种结合了PCA特征抽取和SVM分类的诊断方法准确率高,其诊断效果优于直接采用原始特征进行分类的情况.

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来源
《数据采集与处理》 |2010年第1期|111-116|共6页
作者
彭红星; 陈祥光; 徐巍;
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作者单位

北京理工大学化工与环境学院,北京,100081;

河南理工大学计算机科学与技术学院,焦作,454159;

北京理工大学化工与环境学院,北京,100081;

北京理工大学化工与环境学院,北京,100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;自动推理、机器学习;
关键词
传感器故障诊断; 小波包分解; 主元分析; 特征抽取; 支持向量机;

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