【摘 要】
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针对集成阀门故障诊断在工业过程控制中的需求以及阀门故障信号特征的非线性和非平稳性的特点,提出了一种融合概率主元分析与改进SVM的集成阀门故障诊断方法。采用概率主元分析(PPCA)对故障样本进行主元特征提取,解决了信号维数难以确定的难题,训练"一对一投票"的多类SVM分类器提高了诊断准确率。实验结果表明,方法不仅有很高的正确诊断率,而且对自相关性较严重的阀门故障信号也有较好的诊断效果,对提高现代工业
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针对集成阀门故障诊断在工业过程控制中的需求以及阀门故障信号特征的非线性和非平稳性的特点,提出了一种融合概率主元分析与改进SVM的集成阀门故障诊断方法。采用概率主元分析(PPCA)对故障样本进行主元特征提取,解决了信号维数难以确定的难题,训练"一对一投票"的多类SVM分类器提高了诊断准确率。实验结果表明,方法不仅有很高的正确诊断率,而且对自相关性较严重的阀门故障信号也有较好的诊断效果,对提高现代工业阀门控制过程的稳定性和持续性有一定的指导意义。
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