文献

J-GLOBAL ID：201702215736779190   整理番号：17A0887038

改良されたサポートベクトルマシンを用いたセンサ多重故障診断【Powered by NICT】

Sensor Multifault Diagnosis With Improved Support Vector Machines

著者 (4件)： Deng Fang (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Guo Su (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Zhou Rui (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Chen Jie (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 14  号： 2  ページ： 1053-1063  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,改良サポートベクトルマシン(SVM)に基づく二多重断層診断法は,それぞれセンサ故障検出と同定のために提案した。最初に,オンラインスパース最小二乗サポートベクトルマシン(OS LSSVM)を用いて,センサ故障を検出し,予測することである。ECOC SVMと呼ばれるSVMと誤り訂正出力符号(ECOC)を組み合わせた方法に基づいて,センサ故障の特徴抽出とオンライン同定問題を解決するために提案する。初期特性の分離を強化するための分類器の入力として非線形変換を考える。ECOC(誤り訂正出力SVMを用いて故障状態を分類した。いくつかの典型的な断層を研究し,実験結果は,ECOC SVMは高い同定精度を持ち,オンライン故障同定の要件を満たすためにリアルタイムで実行できることを示した。この方法も他の関連問題を解決するために拡張することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *故障診断 ,  *サポートベクトルマシン ,  誤り訂正 ,  *センサ ,  *故障 ,  透視図法 ,  特徴抽出 ,  *多重化
準シソーラス用語： 実時間 ,  非線形変換 ,  センサ故障 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム同定  (IA02040O) ,  生産形態  (KB03020E) ,  その他のシステムプログラミング  (JD03070M)

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトルマシン ,  多重 ,  故障診断