基于MVRVM回归和RVM二叉树分类的自确认气动执行器故障诊断算法

作者：冯志刚; 王茹; 田丰

来源：传感技术学报, 2015, (06): 842-849.

• 自确认气动执行器
• 关联向量机
• 多变量关联向量机回归
• RVM二叉树分类
• RVM一对一分类
• 故障诊断 self-validating(SEVA) pneumatic actuator
• relevance vector machine(RVM)
• multi-variable relevance vector machine(MVRVM)
• relevance vector machine(RVM) binary tree classifier
• relevance vector machine(RVM) one-against-one classifier
• fault diagnosis

为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题,提出了一种基于多变量关联向量机(MVRVM)回归和关联向量机二叉树分类的气动执行器故障诊断方法,该方法利用多变量关联向量机回归建立气动执行器的正常模型,然后将实际输出与模型输出比较,产生残差作为气动执行器的非线性故障特征向量。以残差作为输入建立关联向量机二叉树多分类机,诊断气动执行器故障类型。利用DABLib生成的故障数据对所研究方法进行了验证,并与基于RVM一对一分类的故障诊断方法进行了比较,结果表明该方法是解决气动执行器故障诊断的小样本和非线性问题的一种有效方法。

• 出版日期2015
• 单位沈阳航空航天大学