原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
支持向量机是一种针对小样本、非线性对象的故障诊断与预测方法;为了适应装备对排除故障快速性和在线性的要求,提出了利用在线稀疏最小二乘支持向量机回归算法的基本原理,建立针对于电子装备的在线预测模型;通过Matlab技术仿真实现了对某型无人机陀螺仪电源伏值状态趋势的在线预测和故障预报,并通过对比验证了该预测模型在确保准确性的前提下有效提高了预测的快速性和实时性;最终证明基于在线稀疏最小二乘支持向量机的在线预测模型在解决该问题上具有良好的应用价值.
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文献信息
篇名 基于OS-LSSVM的电子装备在线故障预测模型研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 故障诊断 状态监控 在线预测 OS-LSSVM
年,卷(期) 2012,(11) 所属期刊栏目 自动化测试技术
研究方向 页码范围 2903-2905,2908
页数 4页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈国顺 24 123 6.0 10.0
2 马飒飒 15 86 6.0 9.0
3 赵洋 1 6 1.0 1.0
4 赵俏 2 9 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
状态监控
在线预测
OS-LSSVM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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