基于稀疏性贝叶斯极限学习机的气动调节阀多类故障诊断

• 作者: 王挺任 谈斐祺 谢磊
• 来源期刊: 上海应用技术学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 气动调节阀 故障诊断 稀疏性贝叶斯极限学习机
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 第九届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议
• 页码范围: 271-276
• 页数: 6页
• 分类号: TQ35
• 字数: 4904字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7333.2015.03.012

摘要

气动调节阀是工业过程中使用最广泛的终端执行机构之一,它的性能好坏直接影响控制回路的性能.将基于稀疏性贝叶斯的极限学习机(SBELM)方法运用于多类故障诊断,基于DAMADICS平台的典型气动调节阀多类故障模型数据通过SBELM进行训练.不仅能根据模型的先验知识和基于最大后验概率准则(MAP)的贝叶斯思想估计出模型输出的概率分布,而且能基于设定的性能指标自动剔除无用的训练样本,用一小部分观测数据达到多故障分类的目的,能训练出一个精确且紧凑的故障诊断模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢磊	浙江大学控制科学与工程学系	69	567	13.0	21.0
2	谈斐祺	浙江大学控制科学与工程学系	1	2	1.0	1.0
3	王挺任	浙江大学控制科学与工程学系	1	2	1.0	1.0