基于SOFCMAC的水下传感器系统故障诊断研究

来源 :皖西学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liuzixing0210

【摘要】

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为解决水下传感器故障,压缩高维故障特征,笔者将核主元分析方法(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和自组织模糊小脑模型关节控制器SOFCMAC(Self-Organizing Fuzzy

【作者】

：

朱婷鲁大岱

【机构】

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安徽三联学院电子电气工程学院

【出处】

：

皖西学院学报

【发表日期】

：

2016年2期

【关键词】

：

故障诊断核主元分析法神经网络故障检测 fault diagnosis kernel principal component analysis neur

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为解决水下传感器故障,压缩高维故障特征,笔者将核主元分析方法(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和自组织模糊小脑模型关节控制器SOFCMAC(Self-Organizing Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller)结合,建立起基于SOFCMAC的KPCA故障诊断模型。该模型可以预测水下传感器系统未来时刻的信号数据,根据统计量均方预期误差值(SPE,Squared Prediction Error)的变化来

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