基于EMD和SVM的传感器故障诊断新方法

"哈工大学报投稿模板 - 基于EMD和SVM的传感器故障诊断方法" 本文探讨了一种创新的传感器故障诊断技术，该技术结合了经验模态分解（EMD）与支持向量机（SVM）。在哈工大学报中，这种结合的应用旨在解决自确认压力传感器的故障识别挑战。论文由冯志刚、王祁和信太克规共同撰写，分别来自沈阳航空工业学院自动化学院和哈尔滨工业大学自动化测试与控制系。 经验模态分解（EMD）是一种时间序列分析方法，能够将复杂信号分解为一系列简单的固有模态函数（IMFs）。在传感器故障诊断中，这种方法被用来解析传感器输出信号，将信号拆分为几个与物理过程相关的IMFs。通过对每个IMF进行分析，可以更好地理解信号的内在结构，并有助于发现潜在的故障特征。 支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习模型，常用于分类任务。在本研究中，SVM被用作多分类器，用于识别传感器的不同故障类型。通过计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比，研究人员构建了一个特征向量。这个特征向量作为SVM的输入，帮助区分不同的故障状态，从而实现精确的故障诊断。 实验结果证明，将EMD与SVM相结合的方法在压力传感器的故障诊断上表现出色，证实了其在实际应用中的有效性。论文进一步强调了这种方法对于传感器故障检测的潜力，特别是在需要实时监控和故障预测的系统中。此外，文章的关键词包括经验模态分解、支持向量机、特征提取和传感器故障诊断，暗示了研究的焦点和相关技术领域。 中图分类号TH133对应于机械工程，TP183则关联于自动控制技术，这表明该研究属于机械工程与自动化技术的交叉领域。这篇论文为传感器故障诊断提供了一种新颖且有效的方法，对于提高工业设备的可靠性和维护效率具有重要意义。