《哈尔滨工业大学学报》投稿模板

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1、基于EMD和SVM的传感器故障诊断方法(20字以内)（二号黑体）题目冯志刚1，王祁2，信太克规2（四号楷体）作者名(1.沈阳航空工业学院自动化学院，沈阳110136，fzg1023@yeah.net;2.哈尔滨工业大学自动化测试与控制系，哈尔滨150001)摘要：为了解决自确认压力传感器的故障诊断问题，提出了一种基于经验模式分解（EMD）和支持向量机（SVM）的传感器故障诊断方法，该方法对传感器输出信号进行经验模态分解，将其分解为若干个固有模态函数（IMF），对每个IMF通过一定的削减算法增强故障特征，然后计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量

2、，以此作为输入来建立支持向量多分类机，判断传感器的故障类型。通过压力传感器的故障诊断结果表明，该方法能有效的应用于传感器的故障诊断中。关键词：经验模态分解；支持向量机；特征提取；传感器故障诊断中图分类号：TH133;TP183SensorfaultdiagnosisbasedonempiricalmodedecompositionandsupportvectormachinesFENGZhi-gang1,WANGQi2,SHIDAKatsunori2(1.DepartmentofAutomation,ShenyangInstituteofAeronauticalen

3、gineering,Shenyang110136,China,fzg1023@yeah.net;2.DepartmentofAutomaticMeasurementandControl,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China)Abstract:Tosolvethefaultdiagnosisproblemofself-validatingpressuresensor,asensorfaultdiagnosisapproachbasedonempiricalmodedecomposition(EMD)methoda

4、ndsupportvectormachines(SVM)isproposed.TheEMDmethodisusedtodecomposethesensoroutputsignalintoanumberofintrinsicmodefunction(IMF)componentsandaresiduecomponent.Withsomecuttingalgorithm,theIMFswithfaultcharacterarestrengthened.Afterthat,theenergyofeachIMFandresiduecomponent,andtheaverage

5、cuttingratioofalltheIMFsandresiduecomponentarecalculated,whichareregardedasthefeaturevector.Then,thesupportvectormachinesformulti-classificationusedasfaultclassifiersareestablishedtoidentifytheconditionandfaultpatternofthesensor.Practicalexampleofpressuresensorshowsthattheproposedappro

6、achcanbeappliedtothesensorfaultdiagnosiseffectively.Keywords:Empiricalmodedecomposition;Supportvectormachines;Featureextraction;Sensorfaultdiagnosis传感器作为信息获取的源头，在自动的、智能的系统中发挥着重大的作用。它的测量结果直接影响系统的运行，影响分析、决策的正确性，特别是在化工，航天测试系统中，一旦传感器发生故障，后果将不堪想象，因此，对传感器故障进行检测和诊断就显得非常重要。收稿日期：2008-01-23基金项目：

7、国家自然科学基金资助项目(60572010).作者简介：冯志刚(1980-)，男，讲师；王祁(1944-)，男，教授，博士生导师；信太克规(1943-)，男，教授，博士生导师.当传感器发生故障时，传感器输出信号主要表现为以下几种形式：偏差，冲击，周期性干扰，噪声干扰，漂移和输出恒定值。此时，传感器输出信号是非平稳的，信号频率成分比较丰富，采用单纯的时域分析或者频域分析都不能有效的检测出信号的故障特征。为此国内外学者将时-频分析方法应用于传感器故障信号的特征提取中，文献[1]对传感器输出信号进行小波变换，在不同的尺度上计算信号发生故障前后能量的变化率来检测压力传感