基于支持向量机的ESP系统传感器故障诊断方法  

Sensor Fault Diagnosis Method in ESP System with Support Vector Machines

作　　者：郑水波[1] 唐厚君[1] 韩正之[1] 张勇[2] 

机构地区：[1]上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200030 [2]上海交通大学机械与动力工程学院,上海200030

出　　处：《系统仿真学报》2005年第3期682-684,717,共4页Journal of System Simulation

基　　金：上海汽车工业科技发展基金会项目(0224)

摘　　要：应用支持向量机(SVMs)回归估计方法建立 ESP 系统的传感器预测模型;将支持向量机模式分类方法应用于传感器的故障分离,用 DAGSVM 作为残差分类器获得故障结果。研究结果表明将支持向量机应用于 ESP 系统的传感器故障诊断是有效可行的。Sensor forecast models in ESP system are constructed with support vector machines (SVMs) regression algorithm. DAGSVM (Directed Acyclic Graph SVM) classification algorithm is applied to sensors fault isolation. The research result indicates the application of SVMs to sensor fault diagnosis in ESP system is effective and feasible.

关 键 词：支持向量机 故障检测分离 电子稳定程序 传感器 

分 类 号：U461.6[机械工程—车辆工程]