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1、在深入研究支持向量機(jī)和基于解析模型故障診斷的基礎(chǔ)上,論文提出一種復(fù)合的故障診斷方法,并將其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中.隨著網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)規(guī)模日漸增大,對(duì)安全性、可靠性要求的目益提高,建立可靠的故障診斷系統(tǒng)已經(jīng)成為一種必要.但是,由于當(dāng)前的研究水平有限,網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)故障診斷仍然存在很多不足,主要表現(xiàn)為二個(gè)方面,其一為故障檢測(cè)問(wèn)題:由于網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)是復(fù)雜控制系統(tǒng)和遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)的綜合體,受環(huán)境因素和非線性等問(wèn)題的影響比傳統(tǒng)控制系統(tǒng)更加嚴(yán)重,這為網(wǎng)絡(luò)控
2、制系統(tǒng)故障檢測(cè)的研究提出了挑戰(zhàn).其二為故障辨識(shí)問(wèn)題:網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)故障辨識(shí)同傳統(tǒng)系統(tǒng)的故障辨識(shí)一樣,目前所用的方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在很多不足甚至是原理上無(wú)法克服的缺陷,采用其它辨識(shí)方法或克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的缺點(diǎn)是國(guó)內(nèi)外學(xué)者需要研究的問(wèn)題.為了解決網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)故障檢測(cè)存在的問(wèn)題,論文首先對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行深入研究,針對(duì)支持向量機(jī)性能比較依賴(lài)參數(shù)選擇而現(xiàn)有方法缺乏智能性的問(wèn)題,提出基于粒子群算法的參數(shù)優(yōu)化方法,對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置.
3、然后將支持向量機(jī)用于系統(tǒng)不確定項(xiàng)的辨識(shí)中,將其辨識(shí)結(jié)果作為補(bǔ)償項(xiàng)加到狀態(tài)觀測(cè)器,從而抵消不確定因素對(duì)殘差的影響,使殘差只表示為故障的形式,從而提高檢測(cè)精度.最后,針對(duì)支持向量機(jī)在離線辨識(shí)在線應(yīng)用中支持向量個(gè)數(shù)過(guò)多的問(wèn)題,對(duì)關(guān)聯(lián)向量機(jī)進(jìn)行探討,并且在仿真驗(yàn)證中與支持向量機(jī)進(jìn)行比較.針對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)故障辨識(shí)存在的問(wèn)題,論文用支持向量機(jī)取代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障進(jìn)行在線辨識(shí).首先,對(duì)求解二次優(yōu)化問(wèn)題的積極集方法進(jìn)行深入研究,然后將其用于增量支持向量機(jī)
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