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基于稀疏性贝叶斯极限学习机的气动调节阀多类故障诊断 被引量:3
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作者 谈斐祺 谢磊 王挺任 《上海应用技术学院学报(自然科学版)》 2015年第3期271-276,共6页
气动调节阀是工业过程中使用最广泛的终端执行机构之一,它的性能好坏直接影响控制回路的性能.将基于稀疏性贝叶斯的极限学习机(SBELM)方法运用于多类故障诊断,基于DAMADICS平台的典型气动调节阀多类故障模型数据通过SBELM进行训练.不仅... 气动调节阀是工业过程中使用最广泛的终端执行机构之一,它的性能好坏直接影响控制回路的性能.将基于稀疏性贝叶斯的极限学习机(SBELM)方法运用于多类故障诊断,基于DAMADICS平台的典型气动调节阀多类故障模型数据通过SBELM进行训练.不仅能根据模型的先验知识和基于最大后验概率准则(MAP)的贝叶斯思想估计出模型输出的概率分布,而且能基于设定的性能指标自动剔除无用的训练样本,用一小部分观测数据达到多故障分类的目的,能训练出一个精确且紧凑的故障诊断模型. 展开更多
关键词 气动调节阀 故障诊断 稀疏性贝叶斯极限学习机
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