基于EMD和SVM的传感器故障诊断方法

作     者：冯志刚 王祁 信太克规 FENG Zhi-gang;WANG Qi;SHIDA Katsunori

作者机构：哈尔滨工业大学自动化测试与控制系哈尔滨150001 沈阳航空工业学院自动化学院沈阳110136 

出 版 物：《哈尔滨工业大学学报》 (Journal of Harbin Institute of Technology)

年 卷 期：2009年第41卷第5期

页      面：59-63页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60572010) 

主　　题：经验模态分解 支持向量机 特征提取 传感器故障诊断 

摘      要：为了解决自确认压力传感器的故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和支持向量机(SVM)的传感器故障诊断方法,该方法对传感器输出信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数(IMF),对每个IMF通过一定的削减算法增强故障特征,然后计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型.通过压力传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效的应用于传感器的故障诊断中.