作者：徐耀松,邱微,王治国,王雨虹,阎馨 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2019年第01期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2019010160 DOC编号：DOCCGJS2019010169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题，以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障作为研究对象，提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)和改进化学反应优化算法(ICROA)优化的相关向量机(RVM)进行模式分类与辨识，实现瓦斯传感器故障诊断。首先采用流形学习方法 LE对高维原始数据空间进行非线性降维特征提取，提取故障特征，该方法极大地保留了原始数据中的整体几何信息；然后将故障特征作为RVM模型训练输入，利用ICROA算法对RVM模型的核参数进行全局寻优，将训练好的ICROA-RVM模型对测试样本进行故障诊断。实验结果表明：该诊断方法具有训练速度快，故障辨识精度高的特点，故障诊断正确率在96%以上，能够有效地提高瓦斯传感器故障诊断的速度和准确性。

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