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| 1 | 神经网络主元分析的传感器故障诊断方法显示文摘针对多传感器故障诊断问题,将神经网络引入主元分析(principal component analysis,PCA)模型之中,提出一基于主元分析的多传感器故障诊断模型。首先,应用传感器正常工作时测量的历史数据,由PCA模型得到所有传感器的预测值。其次,计算传感器系统的平方预期误差值(squared prediction error,SPE),根据系统的SPE值是否跳变,判定有无故障发生。通过分别重构单个传感器信号的SPE值来确定发生故障的传感器。最后,应用一个多传感器故障诊断仿真实例证明了该方案的可行性。 | 陈楚瑶 朱大奇 | 2010 | 系统工程与电子技术2010，32，7： | 16 |
| 2 | 一种快速的多个主成分并行提取算法显示文摘主成分分析是信号处理和数据统计领域内非常重要的分析工具.针对现有多个主成分提取算法收敛速度慢的问题,提出了具有快速收敛速度的神经网络算法.该算法能够并行提取信号中的多个主成分,而不需要其他额外的操作.分别采用平稳点分析法和随机离散时间分析法对所提算法的收敛性和自稳定性进行了证明.仿真实验表明,相比现有算法,所提算法不仅具有较快的收敛速度,而且具有较高的收敛精度. | 孔令智 高迎彬 李红增 张华鹏 | 2017 | 自动化学报2017，43，5： | 6 |
| 3 | 基于FTA与LS-SVM的航空部件危险性分级方法显示文摘针对目前危险性分级方法的不足,提出了基于故障树分析(fault tree analysis,FTA)与最小支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的航空部件危险性定量分级方法。首先通过布尔代数法对FTA进行逻辑描述,采用概率重要度表示部件失效的后果严重程度,在此基础上通过LS-SVM对航空部件的危险性进行分级。实例证明,该方法能够准确地反映航空部件对飞行安全的影响。 | 李琳 陈云翔 王超哲 | 2011 | 系统工程与电子技术2011，33，11： | 3 |
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