基于PCA-SVM集成阀门故障诊断方法研究

• 作者: 张广明 杨海荣 薄翠梅 龚伟俊
• 来源期刊: 流体机械
• 学科: 工学
• 关键词: 主元分析 支持向量机 故障诊断 阀门故障
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 设计计算
• 页码范围: 28-32,12
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 3122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2009.07.006

摘要

提出了一种基于主元分析和支持向量多分类器的故障诊断方法.该方法首先对工业故障数据进行主元分析提取数据集特征并降低数据维数,再把故障特征数据通过支持向量多分类器进行模式分类,最后通过特征分类诊断故障.在DAMADICS阀门模型上进行了仿真,并利用Lublin Sugar Factory工业故障数据进行了验证.仿真结果表明该方法可以快速准确地检测与诊断故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张广明		192	1540	18.0	27.0
2	薄翠梅		86	611	15.0	19.0
3	杨海荣		6	53	4.0	6.0
4	龚伟俊		2	109	2.0	2.0