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| 基于提升小波和递推LSSVM的实时故障诊断方法 | |
| 引用本文： | 杨青,田枫,王大志,吴东升,王安娜.基于提升小波和递推LSSVM的实时故障诊断方法[J].仪器仪表学报,2011,32(3). |
| 作者姓名： | 杨青 田枫 王大志 吴东升 王安娜 |
| 作者单位： | 1. 长春理工大学光电工程学院,长春,130022;沈阳理工大学信息科学与工程学院,沈阳,110159 2. 沈阳理工大学信息科学与工程学院,沈阳,110159 3. 长春理工大学光电工程学院,长春,130022;东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004 4. 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004 |
| 摘 要： | 提出了一种基于提升小波(LW)与递推最小二乘支持向量机(RISSVM)相集合的实时故障诊断方法(LW-RLSSVM).该方法首先通过提升小波变换对数据实时去噪,再通过实时算法训练最小二乘支持向量机分类器.由于采用了递推算法,节省了存储空间和运算时间,同时增加了诊断模型的适应性.为验证所提方法的有效性,将LW-RLSSVM应用于TE过程和青霉素发酵过程.实验结果表明,LW-RLSSVM集合方法能有效实现实时故障诊断,在诊断速度和适应性方面,优于基于第一代小波与LSSVM相集合(W-LSSVM)的故障诊断方法;在诊断精度等方面,该方法优于LSSVM、RLSSVM等方法. |
| 关 键 词： | 实时故障诊断 提升小波 递推SVM 集合故障诊断 |
Real-time fault diagnosis approach based on lifting wavelet and recursive LSSVM |
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| Yang Qing,Tian Feng,Wang Dazhi,Wu Dongsheng,Wang Anna.Real-time fault diagnosis approach based on lifting wavelet and recursive LSSVM[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2011,32(3). | |
| Authors: | Yang Qing Tian Feng Wang Dazhi Wu Dongsheng Wang Anna |
| Affiliation: | Yang Qing1,2,Tian Feng2,Wang Dazhi1,3,Wu Dongsheng1,Wang Anna3 (1 College of Optical and Electrical Engineering,Changchun University of Science and Technoogy,Changchun 130022,China,2 School of Information Science and Engineering,Shenyang Ligong University,Shenyang 110159,3 College of Information Science and Engineering,Northeast University,Shenyang 110004,China) |
| Abstract: | An ensemble fault diagnosis method based on lifting wavelet(LW) and recursive least squares support vector machine(RLSSVM),called LW-RLSSVM,is proposed to realize real-time fault diagnosis for complex industrial processes.Firstly,data are denoised by lifting wavelet transform in real time,then least squares support vector machine classifier is trained using real-time algorithm.With recursive algorithm,storage space is saved and computing time is shortened,while the adaptability of diagnostic model is increa... |
| Keywords: | LW-RLSSVM |
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