电子测量技术
電子測量技術
전자측량기술
ELECTRONIC MEASUREMENT TECHNOLOGY
2014年
1期
112-116
,共5页
传感器%小波包%多核支持向量机%故障诊断
傳感器%小波包%多覈支持嚮量機%故障診斷
전감기%소파포%다핵지지향량궤%고장진단
sensors%wavelet packet%multi-kernel support vector machine(SVM)%faults diagnosis
为了提高无人机传感器故障诊断的准确性,提出一种基于小波与多核支持向量机的诊断方法.采用小波处理信号,不依赖于系统的数学模型,直接利用信号模型,分析可测信号,提取频率等特征值,保存了原始信号的特征,提高故障的可分性.多核映射能够解决单核映射核函数及其参数选择的难题,增加故障的可区分性,提高分类器的精度.提出多核学习方法改进核函数的性能,将该方法对某无人机的传感器故障诊断,分别利用单核和多核支持向量机进行仿真,仿真结果表明了多核学习方法的有效性,提高了诊断精度.
為瞭提高無人機傳感器故障診斷的準確性,提齣一種基于小波與多覈支持嚮量機的診斷方法.採用小波處理信號,不依賴于繫統的數學模型,直接利用信號模型,分析可測信號,提取頻率等特徵值,保存瞭原始信號的特徵,提高故障的可分性.多覈映射能夠解決單覈映射覈函數及其參數選擇的難題,增加故障的可區分性,提高分類器的精度.提齣多覈學習方法改進覈函數的性能,將該方法對某無人機的傳感器故障診斷,分彆利用單覈和多覈支持嚮量機進行倣真,倣真結果錶明瞭多覈學習方法的有效性,提高瞭診斷精度.
위료제고무인궤전감기고장진단적준학성,제출일충기우소파여다핵지지향량궤적진단방법.채용소파처리신호,불의뢰우계통적수학모형,직접이용신호모형,분석가측신호,제취빈솔등특정치,보존료원시신호적특정,제고고장적가분성.다핵영사능구해결단핵영사핵함수급기삼수선택적난제,증가고장적가구분성,제고분류기적정도.제출다핵학습방법개진핵함수적성능,장해방법대모무인궤적전감기고장진단,분별이용단핵화다핵지지향량궤진행방진,방진결과표명료다핵학습방법적유효성,제고료진단정도.
