%0 Journal Article
%T 多切面分类改进独立成份与支持向量机集成故障诊断方法
%A 薄翠梅
%A 柏杨进
%A 杨海荣
%A 张广明
%J 控制理论与应用
%D 2012
%R 10.7641/j.issn.1000-8152.2012.2.PCTA110491
%X 本文采用多切面分类方法改进独立成份(ICA)与支持向量机(SVM)集成诊断方法.在高维独立成份特征空间中采用多切面分类方法在不同切面上分别建立SVM故障分类模型.对不同切面的分类情况进行故障识别,改善ICA--SVM集成故障诊断性能.将ICA--MSVM集成故障诊断方法对动态执行器基准平台(DAMADICS)的19种阀门故障模式进行仿真验证,结果表明改进的ICA--MSVM方法有效地提高了故障诊断精度.
%K 多切面分类
%K 独立成分分析
%K 支持向量机
%K 故障辨识
%K 执行器基准平台
%U http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=PCTA110491&flag=1