| 基于EEMD能量熵和LSSVM的传感器故障诊断 |
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| 引用本文： | 丁国君,王立德,申萍,杨鹏.基于EEMD能量熵和LSSVM的传感器故障诊断[J].传感器与微系统,2013,32(7). |
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| 作者姓名： | 丁国君 王立德 申萍 杨鹏 |
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| 作者单位： | 北京交通大学电气工程学院,北京,100044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 传感器作为动车组制动系统的关键部件,其能否正常工作直接影响动车组的安全稳定运行.集成经验模态分解克服了经验模态分解的模态混叠现象,分解出的各个内禀模态函数突出了故障的局部特征,并求解其能量熵组成故障特征向量,然后把故障特征向量输入到最小二乘支持向量机(LSSVM)进行故障识别和分类.同时采用粒子群优化算法对LSSVM的结构参数进行择优.测试结果表明:该故障诊断模型对动车组AS压力传感器故障具有较高的正确分类率.
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| 关 键 词： | 传感器 集成经验模态分解 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 故障诊断 |
Sensor fault diagnosis based on EEMD energy entropy and LSSVM |
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| DING Guo-jun
,
WANG Li-de
,
SHEN Ping
,
YANG Peng.Sensor fault diagnosis based on EEMD energy entropy and LSSVM[J].Transducer and Microsystem Technology,2013,32(7). |
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| Authors: | DING Guo-jun WANG Li-de SHEN Ping YANG Peng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | sensor EEMD LSSVM PSO algorithm fault diagnosis |
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