- 专利标题： 改进多分类孪生支持向量机的电动执行器故障诊断方法
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申请号： CN202111001164.2申请日： 2021-08-30
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公开(公告)号： CN114185321B公开(公告)日： 2023-12-22
- 发明人: 孙建平 , 李朝雅 , 高文捷 , 田乐乐 , 张文广 , 牛玉广
- 申请人： 华北电力大学
- 申请人地址： 北京市昌平区朱辛庄北农路2号
- 专利权人： 华北电力大学
- 当前专利权人： 华北电力大学
- 当前专利权人地址： 北京市昌平区朱辛庄北农路2号
- 代理机构： 北京众合诚成知识产权代理有限公司
- 代理商 张文宝
- 主分类号： G05B23/02
- IPC分类号： G05B23/02
摘要：
本发明提供一种改进多分类孪生支持向量机的电动执行机构故障诊断方法，采用电动执行机构健康状态及故障状态下的数据，作为原始数据集；对数据进行小波包分析提取特征向量，构建训练样本集和测试样本集。将训练样本集放入多分孪生支持向量机故障诊断模型中，得到分类器，再将测试样本集放入分类器中，得到故障诊断结果。本发明通过小波包分析方法对数据进行特征提取，能消除复杂执行器故障数据时的模态混叠，并将淹没在强数据中的弱数据分量分离出来，有效减少实验误差，显著提升了故障诊断的效果。(56)对比文件Zhiwen Liu.A hybrid intelligentmulti-fault detection method for rotatingmachinery based on RSGWPT, KPCA and TwinSVM《.ISA Transactions》.2017,第66卷249-261.Zhaoya Li.Research on Fault Diagnosisof Electric Control Valve Based on WPT-TWSVM《.2021 36th Youth Academic AnnualConference of Chinese Association ofAutomation (YAC)》.2021,649-654.
公开/授权文献
- CN114185321A 改进多分类孪生支持向量机的电动执行器故障诊断方法 公开/授权日：2022-03-15
