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基于支持向量机的非线性系统故障诊断

更新时间：2020-02-04 来源：计算机英语

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摘要：提出了联想度的概念,并由此设计出一种自组织模糊CMAC(SOFCMAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近.该网络具有学习速度快,逼近精度高等特点.用该SOFCMAC作为非线性系统观测器而生成残差,通过支持向量机诊断器得到故障检测与诊断结果.对某型歼击机的结构故障进行诊断,仿真结果表明了该方法的有效性. 作者： 胡寿松王源 Author： 作者单位： 南京航空航天大学自动控制系 期 刊： 控制与决策   ISTICEIPKU Journal： CONTROL AND DECISION 年，卷(期)： 2001, 16(5) 分类号： V249.121 关键词： CMAC    支持向量机    非线性    故障诊断    机标分类号： TP1 TP3 机标关键词： 支持向量机    非线性系统    故障诊断    Nonlinear Dynamics    诊断结果    一致逼近    学习算法    学习速度    线性特性    逼近精度    结构故障    故障检测    仿真结果    度的概念    自组织    诊断器    歼击机    观测器    证明    网络 基金项目： 国家自然科学基金，航空科研项目

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《基于支持向量机的非线性系统故障诊断.doc》
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