作者：袁宪锋,宋沐民,周风余,陈竹敏 单位：南京航空航天大学;全国高校机械工程测试技术研究会 出版：《振动.测试与诊断》2015年第03期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZDCS2015030060 DOC编号：DOCZDCS2015030069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对轮式服务机器人驱动系统故障诊断问题，提出一种基于多主成分分析(principal component analysis，简称PCA)模型及支持向量机和DS证据理论(support vector machine and dempster-shafer，简称SVM-DS)融合决策的故障诊断方法，分别利用正常状态和故障状态下的传感器数据建立多个PCA模型。利用正常状态下的PCA模型实现故障的检测。传感器数据经多PCA模型特征提取后作为SVM的输入向量，实现故障的初步分离。基于混淆矩阵定义SVM的全局及局部可信度，并依据可信度值和故障初步分离结果完成基本概率分配函数的赋值，以实现SVM和DS证据理论在故障分离中的有效结合。实验结果表明，本研究方法能灵敏检测到机器人驱动系统故障的发生，故障分离平均正确率达92.6%，与传统单PCA模型的方法相比有更高的正确率和稳定性。

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