期刊文章详细信息
小波和多核SVM方法在UVA传感器故障诊断的应用
Application of wavelet and multi-kernel SVM in UAV sensors fault diagnosis
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]南京航空航天大学自动化学院,南京210016 [2]南京航空航天大学无人机研究院,南京210016
年 份：2014
卷 号：37
期 号：1
起止页码：112-116
语 种：中文
收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊
摘 要：为了提高无人机传感器故障诊断的准确性,提出一种基于小波与多核支持向量机的诊断方法。采用小波处理信号,不依赖于系统的数学模型,直接利用信号模型,分析可测信号,提取频率等特征值,保存了原始信号的特征,提高故障的可分性。多核映射能够解决单核映射核函数及其参数选择的难题,增加故障的可区分性,提高分类器的精度。提出多核学习方法改进核函数的性能,将该方法对某无人机的传感器故障诊断,分别利用单核和多核支持向量机进行仿真,仿真结果表明了多核学习方法的有效性,提高了诊断精度。
关 键 词：传感器 小波包 多核支持向量机 故障诊断
分 类 号：TP181]
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