摘要:针对以往基于小波分析提取气体传感器故障特征的不足,文中提出一种基于样本熵和峭度的自确认气体传感器故障诊断方法。该方法从信息论角度出发,首先直接提取传感器输出序列的样本熵和峭度作为故障特征,再输入支持向量机实现分类诊断。经提取的故障特征仅二维,极大地减轻了分类器模型的复杂度以及总体的诊断耗时。经仿真实验证明,文中方法可有效地提取故障特征,在低诊断耗时下依然有高达97%的准确率。
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