【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2011年第28卷第10期 184-186页,共4页

【作 者】： 何拥军 ; 曾文英 ; 曾文权

【摘 要】 研究传感器系统故障诊断效率问题。针对传统故障诊断因传输信息大,速度慢,造成故障,定位不清。传统的方法提取的传感器系统特征信息不全面,导致诊断精度与速度不高。为有效提高传感器系统故障诊断的效率和精度,提出了一种能量信息熵的支持向量机系统故障诊断方法。故障主要难点技术问题在于参数选择优化问题。算法首先利用小波包对传感系统故障信号进行小波包分解,并提取小波包能量信息熵,以此构建输入特征向量;接着采用了支持向量机方法进行非线性特征向量提取,最后以特征向量来建立支持向量机智能化诊断模型。仿真结果表明,改进方法在所有参比模型中精度最高,能高效地对传感器故障进行检测与定位。具有较强的泛化能力,同时缩短了故障诊断时间。