基于鲁棒性一类SVM的综导系统信息故障检测方法研究

作者：戴海发; 卞鸿巍; 王荣颖; 马恒

来源：海军工程大学学报, 2019, (02): 61-66.

• 综合导航系统
• 可靠性
• 鲁棒性一类SVM
• 信息故障检测
• 主元分析 integrated navigation system
• reliability
• robust one-class support vector machine(SVM)
• message fault detection
• principal component analysis(PCA)

为了提高舰艇综合导航系统的可靠性,并考虑到系统准确建模和大量故障数据获取的困难性,提出了一种基于鲁棒性一类支持向量机(support vector machine, SVM)的信息故障检测方法。该方法采用鲁棒性一类SVM的分类原理,并根据分类平面方程构造检测统计量,结合主元分析(principal component analysis, PCA)的方法实现实时的故障检测。实测数据试验表明,所提出的算法对含有野点的导航信息阶跃性故障和渐变性故障的检测能力优于普通一类SVM算法,而且该方法对参数的变化具有较低的敏感性。

• 单位
  中国人民解放军海军工程大学