基于ISSA?SVM的露点测量系统电路故障诊断方法研究 |
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引用本文: | 涂逸唯,王国华,崔健敏,白雪松,聂晶.基于ISSA?SVM的露点测量系统电路故障诊断方法研究[J].计测技术,2023(5). |
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作者姓名: | 涂逸唯 王国华 崔健敏 白雪松 聂晶 |
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作者单位: | 北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院,北京 100191 |
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摘 要: | 针对高精度谐振式露点测量系统中电路故障诊断问题,提出了一种基于改进的麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)优化智能分类器参数的电路故障诊断模型,采用测前仿真故障诊断方法中的智能诊断方法,选择适用于小样本、非线性问题的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为智能分类器,针对麻雀搜索算法中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题进行改进,并将改进后的优化算法用于SVM参数寻优,构建ISSA?SVM故障诊断模型用于谐振电路故障诊断。实验结果显示,ISSA?SVM模型在建立的电路上能够达到88.9%的故障诊断率,可靠性较强,能够作为高精度谐振式露点传感器电路的故障诊断方法。
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关 键 词: | 支持向量机 改进麻雀搜索算法 振荡电路 故障诊断 |
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