期刊文献+

一种基于SVR的传感器系统故障诊断方法 被引量:6

Sensor Fault Diagnosis System Base on Support Vector Regression
下载PDF
导出
摘要 简要介绍了回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR),并在此基础上构建了一个传感器故障诊断系统,对SVR采用离线训练,在线应用的方法,用训练好的SVR来模拟柴油机温度控制的传感器系统的动态特性。仿真结果表明:SVR能有效地模拟传感器系统的动态特性,能跟踪传感器的输出信号,并及时对传感器故障进行准确的诊断。 This article briefly introduce Support Vector Regression, and design a sensor fault diagnosis system base on SVR. SVR is trained out of line, and used online. After being trained, SVR is used to simulate dynamic characteristic of diesel engine temperature-controlling system. The simulation result shows that, SVR can simulate the system more accurately, track the output signal of sensor, and diagnose the sensor system.
机构地区 绍兴文理学院
出处 《微计算机信息》 北大核心 2007年第03S期226-227,230,共3页 Control & Automation
关键词 回归型支持向量机 传感器 故障诊断 Support Vector Regression,Sensor,Fault Diagnosis
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献18

  • 1朱湘琳,蔡金燕,何强,朱雷.基于神经网络故障诊断平台的接口模块开发[J].微计算机信息,2005,21(1):105-106. 被引量:21
  • 2VapnikVN 张学工 译.统计学习理论的本质(第二版)[M].北京:清华大学出版社,2000..
  • 3张学工译.统计学习理论的本质[M].北京:清华大学出版社,2000..
  • 4Schlkopf B, Smola A. A Tutorial on Support Vector Regression [R]. NeuroCOLT2 Technical Report Series NC2-TR-1998-030, October, 1998.
  • 5VapnikVN.统计学习理论的本质[M].北京:清华大学出版社,2000..
  • 6Neil P Piercy. Sensor Failure Estimators for Detection Filters[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 1999, 37(10): 1553-1558.
  • 7Simani S, Fantuzzi C, Spina P R. Application of a Neural Network in Gas Turbine Control Sensor Fault Detection[C]. In: IEEE International Conference on Control Applications. Trieste, Italy. 1998.
  • 8Smola A J, Scholkoph B. A tutorial on support vector regression[R]. Royal Holloway College, NeuroCOLT Technical Report TR-1998-030, 1998.
  • 9Osuna E, Freund R, Girosi F. An improved training algorithm for support vector machine[A]. Proc. the 1997 IEEE workshop on neural networks for signal processing[C]. In: Amelea Island, FL, 1997, 276-285.
  • 10Vapnik V N. The nature of Statistical Learning Theory[J], NY: Springer-Verlag, 1995, 张学工译. 统计学习理论的本质. 北京: 清华大学出版社, 2000, 128-134.

共引文献212

同被引文献34

引证文献6

二级引证文献15

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部