期刊文献+

应用PCA-SVM对伺服阀进行故障诊断 被引量:5

Conducting Fault Diagnosis of Servo Valve by Using PCA-SVM
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 电液伺服阀作为液压伺服系统的核心部件,其性能好坏将直接影响整个液压系统的稳定性和控制精度。具体分析了某型双喷嘴挡板型电液伺服阀的工作原理,建立了液压仿真模型。通过调整模型参数进行故障模拟,进而获取故障数据。最后分别采用支持向量机(SVM)、主元分析法-支持向量机(PCA-SVM)和小波包能量特征向量-支持向量机(WPEE-SVM)进行故障分类。综合比较分类精度和速度表明,PCA-SVM是最佳诊断算法。 The electro-hydraulic servo valve, as the core component of hydraulic servo system, its performance directly affects the stability and control accuracy of the whole servo system. The principle of a dual nozzle-flapper type electro-hydraulic servo valve is analyzed specifically, and the hydraulic simulation emulated model is built, through adjusting parameters of the model, the fauh emulation is conducted and then to acquire fault data; in addition, the faults are classified by using SVM, PCA-SVM, and WPEE-SVM respectively. Through comparing the accuracy and soeed of classification. PCA-SVM is the best diagnostic method.
作者 王磊 屈卫东
出处 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2013年第1期21-24,27,共5页 Process Automation Instrumentation
关键词 电液伺服阀 PCA SVM 控制精度 故障诊断 Electro-hydraulic servo valve Principal component analysis (PCA) SVM Control accuracy Fault diagnosis
  • 相关文献

参考文献11

  • 1施康,曾良才.基于AMESim仿真的电液伺服系统故障诊断的研究[D].武汉:武汉科技大学,2009.
  • 2张东,叶志峰.发动机主燃油控制系统建模仿真和试验验证[D].南京:南京航空航天大学,2008.
  • 3李成,曾良才.基于B-P神经网络的电液伺服阀的故障诊断[D].武汉:武汉科技大学,2010.
  • 4曾良才,孙国正.基于特性曲线的电液伺服阀神经网络故障模式识别[J].中国机械工程,2002,13(10):835-837. 被引量:8
  • 5肖江,蒋爱凭.基于PCA的SVM故障诊断方法的研究与应用[C]//第十届全国信息技术化工应用年会论文集,北京:中国化工学会信息技术应用专业委员会,2005.83-86.
  • 6Jolliff I T. Principal component analysis [ M ]. New York : Springer- Velag, 1956.
  • 7mg J Q,Yan Y.A self-validating differential-pressure flow sensor[ C ]//IEEE, Imtmmentation and Measm'ement Technology Conference, Chatham, Kent ME4 4TB UK,2001:1227-1230.
  • 8Daubechies I. Orthonormal bases of compactly supported wavelets[ J ]. Communication on Pure and Applied Math,1988,41 (7) :909-996.
  • 9VapnikVN.统计学习理论的本质[M].张学工,译.西安:西安电子科技大学出版社,2008:43-57.
  • 10Kotsiantis S B. Supervised machine learning: a review of classification techniques [ J ]. Informatica ,2007 ( 31 ) :249 -268.

二级参考文献3

共引文献8

同被引文献43

引证文献5

二级引证文献38

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部