作者：王冰,刁鸣,宋凯 单位：哈尔滨理工大学 出版：《电机与控制学报》2015年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDJKZ2015010150 DOC编号：DOCDJKZ2015010159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对氢气传感器故障问题，提出了一种智能化的传感器故障诊断方法，可以对自身故障状态进行诊断和识别。提出了一种基于小波奇异熵(wavelet singular entropy，WSE)和相关向量机(relevance vector machine，RVM)原理的氢气传感器故障诊断方法，将小波变换和奇异熵两种分析思想相结合，提取信号的完备故障特征；利用小生境粒子群优化算法(niche particle swarm optimization，NPSO)对相关向量机的核参数进行优化，提高故障诊断的准确率。将提出的方法与其他成熟算法进行了比较，实验结果表明所提方法故障诊断识别率达到98%以上，解决了非线性、小样本条件下的传感器故障诊断问题，提高了传感器的可靠性。

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