作者：朱婷,鲁大岱 单位：皖西学院 出版：《皖西学院学报》2016年第02期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWXXB2016020170 DOC编号：DOCWXXB2016020179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为解决水下传感器故障，压缩高维故障特征，笔者将核主元分析方法(Kernel Principal Component Analysis，KPCA)和自组织模糊小脑模型关节控制器SOFCMAC(Self-Organizing Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller)结合，建立起基于SOFCMAC的KPCA故障诊断模型。该模型可以预测水下传感器系统未来时刻的信号数据，根据统计量均方预期误差值(SPE，Squared Prediction Error)的变化来判断系统是否发生故障，并采用数据重构方法对系统故障变量进行识别。通过水池实验得到的水下机器人传感器系统数据，本模型得到应用，实现了水下传感器系统故障诊断。

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