的故量比较大时，需要很大的计算量。等人将局部渐进法与输入独立卡尔曼滤波器相结合，对类输入未知系统的性能监视进行研究，利用输出与实际系统输出所产生的残差作为充分统计量进行监视，从而到监视传感器智能数据确认与故障诊断方法研究论文原稿等人首先将应用于非线性化工生产过程的传感器故障检测与诊断中，取得了满意的效果。为了实现多传感器故障诊断，基于状态观测器的方法需要为每个传感器都设计个专用的观测器，以便生成残差空间，将多个故障传等学者对基于等价关系的故障检测与分离方法进行了系统的研究，指出观测器与等价关系之间具有密切的联系，并详细讨论了等价关系的有关理论和实现方法。卡尔曼滤波器法的原理是被测量与卡尔曼滤波器输出所产生的，而且可明显地抑制噪声，在传感器故障诊断领域也获得广泛研究，由于小波包在信号处理方面体现出的良好的时频特性，使之成为近年的研究热点。等价关系法等价关系法利用系统数学方程中的两类冗余关系，即直接冗余和时通过核技巧将输入空间映射到高维的特征空间中，从而将原输入空间中的非线性问题转化为特征空间中的线性问题。方法的优点在于结构简洁，易于实现，近年来引起了许多学者的关注，并被成功应用于非线性数据确认和故障诊断可以分为基于单传感器角的方法和基于系统模型的方法两大类，图所示为研究方法分类图。支持向量机模型支持向量机是种新兴的基于统计学习理论的机器学习方法，能够较好的解决小样本学习问题，已成为器智能数据确认与故障诊断方法研究论文原稿。摘要故障检测与诊断技术广泛应用于航空航天能源石油化工等生产领域中。应用于传感器领域的基本术语有传感器故障诊断传感器自确认传感器数据确认和传感器性能监，在传感器故障诊断领域也获得广泛研究，由于小波包在信号处理方面体现出的良好的时频特性，使之成为近年的研究热点。支持向量机模型支持向量机是种新兴的基于统计学习理论的机器学习方法，能够较好的解决小样本学习输入空间映射到高维的特征空间中，从而将原输入空间中的非线性问题转化为特征空间中的线性问题。方法的优点在于结构简洁，易于实现，近年来引起了许多学者的关注，并被成功应用于非线性系统的故障检测与诊断传感器智能数据确认与故障诊断方法研究论文原稿国际上机器学习领域新的研究热点。近些年来被引入到动态系统故障检测与诊断领域当中，并进行了初步的应用研究。核主元分析模型核主元分析方法是等学者提出的种非线性方法。认和故障诊断方法通常按照硬件冗余和解析冗余进行分类，这里根据传感器数据确认和故障诊断基准点的不同，结合本文的研究思路，给出另种分类方法。通过对近年来发展的方法进行分析，根据开展工作基准点的不同，传感器或传感器故障检测与诊断的基础。根据这两类关系，可建立系统的标称模型，此模型可以对传感器输出进行致性检验，利用适当的残差函数产生残差，从而实现系统故障或者传感器故障的检测与分离。等学者对基视等。本文主要对传感器数据确认和故障诊断的研究成果进行了总结，希望可以抛砖引玉，对相关领域的研究有所贡献。关键词传感器数据确认故障诊断支持向量机传感器数据确认和故障诊断的研究方法分类传感器数据确问题，已成为国际上机器学习领域新的研究热点。近些年来被引入到动态系统故障检测与诊断领域当中，并进行了初步的应用研究。核主元分析模型核主元分析方法是等学者提出的种非线性方法。传感。总结基于单传感器输出序列预测器的方法获得了充分的研究，目前的趋势集中在如何建立精确地预测器模型方面，的出现为这问题提供了新的思路解决方法基于信号处理的方法无需对象数学模型，而且可明显地抑制噪声于等价关系的故障检测与分离方法进行了系统的研究，指出观测器与等价关系之间具有密切的联系，并详细讨论了等价关系的有关理论和实现方法。传感器智能数据确认与故障诊断方法研究论文原稿。通过核技巧将传感器智能数据确认与故障诊断方法研究论文原稿统或过程较为精确的数学模型当传感器数量比较大时，需要很大的计算量。传感器智能数据确认与故障诊断方法研究论文原稿。等价关系法等价关系法利用系统数学方程中的两类冗余关系，即直接冗余和时间冗余，作为系统障检测与分离问题。等人首先将应用于非线性化工生产过程的传感器故障检测与诊断中，取得了满意的效果。为了实现多传感器故障诊断，基于状态观测器的方法需要为每个传感器都设计个专用的观系统的目的。非解析模型方法人工神经网络模型人工神经网络是以计算机网络系統模拟生物神经网络的智能计算系统。网络上的每个结点相当于个神经元，经可以记忆处理定的信息，并与其它结点并行工作。卡尔曼滤波器法的原感器检测和分离出来。基于状态观测器方法的优点在于该方法对于传感器故障比较灵敏可以处理噪声带来的影响可以处理非线性系统。但是同时也具有如下的些缺点设计观测器需要建立系统或过程较为精确的数学模型当传感器数残差在系统传感器工作正常情况下为零均值白噪声序列，当传感器出现故障后，残差将多出个增量从而不再具有零均白噪声特性。汪声远根据上述原理，研究了发动机电控系统传感器的故障检测与分离问题。间冗余，作为系统或传感器故障检测与诊断的基础。根据这两类关系，可建立系统的标称模型，此模型可以对传感器输出进行致性检验，利用适当的残差函数产生残差，从而实现系统故障或者传感器故障的检测与分离。性系统的故障检测与诊断。总结基于单传感器输出序列预测器的方法获得了充分的研究，目前的趋势集中在如何建立精确地预测器模型方面，的出现为这问题提供了新的思路解决方法基于信号处理的方法无需对象数学模型