基于MPSO-SVM的不确定条形区域故障诊断研究

作者：李默臣; 姚波^*; 王福忠

来源：沈阳工程学院学报(自然科学版), 2021, 17(02): 84-91.

DOI：10.13888/j.cnki.jsie(ns).2021.02.016

• 可靠控制
• 支持向量机
• 极点观测器
• 粒子群算法
• 网格搜寻法

针对一类线性不确定性系统,基于条形区域下,研究了执行器连续增益故障可靠控制的问题。对于极点数据难以获取的缺陷,给出状态观测器的核心算法,从而实现系统状态的实时采集。同时,为解决支持向量机在极点配置中选取参数困难的问题,利用改进的粒子群算法(MPSO)优化支持向量机的结构,进而获得更合理的核宽度系数和惩罚系数。与网格搜寻法(Grid search-SVM)和粒子群算法(PSO)相比,该方法可获得较高的分类精度,仿真实例进一步证明了设计可靠控制器的必要性。

• 单位
  沈阳工程学院; 沈阳师范大学