[发明专利]基于纠错编码与支持向量机相结合的传感器故障辨识方法

摘要

本发明提供了一种基于纠错编码与支持向量机相结合的传感器故障辨识方法。步骤一、生成纠错编码：采用具有纠错能力的编码对类别进行编码，将SVM作为分类器；步骤二、初始特征提取：提取传感器输出信号的时域和频域信息，选取6个时域特征参量和3个频域特征参量作为原始特征；步骤三、特征提取；由步骤一得到的纠错编码的每一列构造一个SVM两类分类器，将具有初始特征的样本输入各个SVM中分别进行训练，得到每个分类器的决策函数，对决策函数进行Sigmoid变换，得到变换空间中新的特征；步骤四、故障模式分类。

主权项

基于纠错编码与支持向量机相结合的传感器故障辨识方法,其特征在于，包括以下步骤：步骤一、生成纠错编码：采用具有纠错能力的编码对类别进行编码，将SVM作为分类器，根据预设规则，由Hadamard矩阵得到符合条件的纠错编码；步骤二、初始特征提取：提取传感器输出信号的时域和频域信息，选取6个时域特征参量和3个频域特征参量作为原始特征；步骤三、特征提取；由步骤一得到的纠错编码的每一列构造一个SVM两类分类器，将具有初始特征的样本输入各个SVM中分别进行训练，得到每个分类器的决策函数，对决策函数进行Sigmoid变换，得到变换空间中新的特征；步骤四、故障模式分类：根据步骤三编码矩阵的每一列构造一个SVM两类分类器，将具有新特征参数的训练样本输入到每个SVM中进行训练，测试样本输入到训练好的SVM中，各个分类器分别对样本进行判别；分类器的输出组成一个二元序列λ={λ1，λ2，…，λn}，计算此序列和类别码字间的汉明距离，最小距离对应的码字所代表的类即为最终的判别结果。