作者：李翼飞,吴春平,涂煊 单位：中国仪器仪表学会;上海工业自动化仪表研究院 出版：《自动化仪表》2019年第10期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZDYB2019100110 DOC编号：DOCZDYB2019100119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为加快振动传感器故障诊断速度、提高诊断的准确率，提出了基于支持向量机(SVM)和主元分析法(PCA)特征信息提取相结合的故障诊断方法。首先进行诊断方法的调查，将振动传感器输出的时序电信号通过小波包分解得到频域领域的原始数据；然后经过PCA的特征信息提取得到原始数据的特征向量，加强振动传感器工作状态的可分性；最后进行二叉树与SVM结合的多分类算法，实现振动传感器运行故障的诊断。为提高分类速度，引入最小二支持向量机(LS_SVM)算法，并应用到多分类器中。仿真试验表明，改进后的方法提高了诊断准确率、加快了故障分类速度，优于单一方法进行故障诊断的情况，为其他种类传感器(如温度、瓦斯等)的故障诊断提供了参考。对传感器故障诊断方法的研究，为传感器的正常运行提供了保证，降低了因传感器故障而造成应用设备的损失。

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