基于最小决策风险的故障诊断方法

• 作者: 刘志强 王丽芳 王晓凤 蒋长鸿
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 预测和健康管理 故障诊断 支持向量机 最小决策风险
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 117-119
• 页数: 3页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 2805字
• 语种: 中文

摘要

预测与健康管理技术对故障诊断的准确性提出了更高的要求.在传统基于支持向量机的故障诊断方法中引入最小决策风险,即将先验故障模式信息与数据驱动学习算法相融合,以获得更为有效的故障诊断结果.给出了基于多分类后验概率最小决策风险的SVM故障模式识别的实验步骤,并选取某电路板的400组数据进行实验.结果表明,提出的故障诊断方法可有效减少故障的漏报率,提升系统整体的诊断准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽芳	西北工业大学计算机学院	125	871	14.0	24.0
2	刘志强	西北工业大学软件与微电子学院	33	130	5.0	10.0
3	蒋长鸿	西北工业大学理学院	2	1	1.0	1.0
4	王晓凤	西北工业大学计算机学院	1	0	0.0	0.0