惩罚复杂诊断系统混合噪音的模糊小波分类机

摘要：

针对复杂故障诊断系统特征数据中具有高斯、幅值较大、奇异点等混合噪音,设计一种分段式损失函数,构造基于小波基函数的小波核函数,由此得到一种输出为模糊数的模糊小波v-支持向量分类机,即模糊鲁棒小波v-支持向量分类机(FRWv-svc).它可以有效地压制故障特征时序的多种噪音和奇异点,具有很强的鲁棒性,而且它比标准模糊小波v-支持向量分类机(FWv-SVC)具有更简洁的对偶优化问题。最后进行了汽车装配线故障诊断的实例分析,结果表明基于FRWv-SVC的故障诊断模型是有效可行的.

关键词： 支持向量分类机 小波核函数 分段式损失函数 故障诊断 汽车装配线

作者: 吴奇 刘静 熊福力 刘晓军

作者单位: 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,东南大学自动化学院,南京,210096;东南大学机械工程学院,南京,210096 上海海事大学信息工程学院,上海,200135 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,东南大学自动化学院,南京,210096

会议类型: 国内会议

会议名称: 第33期双清论坛——基于数据的控制、决策、调度与故障诊断

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 773-779

在线出版日期: 2008-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）