【摘 要】
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为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归建模和支持向量多分类机（SVM）的执行器故障诊断方法，该方法利用LS-SVM回归建立气动执行器
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为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归建模和支持向量多分类机（SVM）的执行器故障诊断方法，该方法利用LS-SVM回归建立气动执行器的正常模型，将实际输出与模型输出比较，产生残差作为气动执行器的非线性故障特征向量。利用聚类方法设计了层次支持向量多分类机结构，以残差作为输人建立支持向量多分类机，判断气动执行器故障类型。利用DABLib生成的故障数据对所研究方法进行了验证，并与基于PCA-SVM的故障诊断方法进行了比较，结果表明该方法有效的解决了气动执行器
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