| 基于主元分析和集成神经网络的瓦斯传感器故障诊断 |
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| 引用本文： | 杨真,邓芳明,郝勇,徐长英,王宏,吴翔.基于主元分析和集成神经网络的瓦斯传感器故障诊断[J].传感器与微系统,2016(9). |
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| 作者姓名： | 杨真 邓芳明 郝勇 徐长英 王宏 吴翔 |
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| 作者单位： | 1. 华东交通大学现代教育技术中心,江西南昌,330013;2. 华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌,330013;3. 南昌航空大学工程训练中心,江西南昌,330063 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(21265006)，江西省自然科学基金资助项目(20151BAB217006) |
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| 摘 要： | 针对瓦斯传感器常见突发型故障,提出一种基于主元分析(PCA)和权重提升(WB)算法训练人工神经网络集成的瓦斯传感器故障诊断方法.利用PCA方法提取故障特征,得到的特征向量作为神经网络的训练样本;利用WB算法依次训练多个神经网络分类器;由集成神经网络得到待测样本的故障诊断结果.仿真实验表明:该方法对测试样本的识别正确率在98.5％以上,能够显著提高瓦斯传感器故障诊断的诊断精度和泛化能力.
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| 关 键 词： | 瓦斯传感器 故障诊断 主元分析 人工神经网络集成 权重提升 |
Fault diagnosis of gas sensor based on PCA and artificial neural network ensemble |
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| YANG Zhen,DENG Fang-ming,HAO Yong,XU Chang-ying,WANG Hong,WU Xiang.Fault diagnosis of gas sensor based on PCA and artificial neural network ensemble[J].Transducer and Microsystem Technology,2016(9). |
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| Authors: | YANG Zhen DENG Fang-ming HAO Yong XU Chang-ying WANG Hong WU Xiang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | gas sensor fault diagnosis principal component analysis (PCA) artificial neural network ensemble weight boosting(WB) |
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