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针对固体氧化物燃料电池（SOFC）系统的高维、非线性及多工况等特点,提出了基于PCA-HSVM的SOFC故障识别策略。首先,利用PCA提取故障特征信息,然后在降维后的特征空间里采用层级法构建HSVM多分类模型。实验结果表明：PCA-HSVM能够更加准确、快速地识别故障类型。
基于多模式-监督分类的SOFC系统多故障识别
【摘 要】
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针对固体氧化物燃料电池（SOFC）系统的高维、非线性及多工况等特点,提出了基于PCA-HSVM的SOFC故障识别策略。首先,利用PCA提取故障特征信息,然后在降维后的特征空间里采用层级法
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2018年8期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51777122)
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