[发明专利]基于ELM算法的水下航行器电路故障诊断方法有效
| 申请号： | 201710475045.8 | 申请日： | 2017-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN107168292B | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 赵东明;柳欣;杨田田 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 张惠玲 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于故障诊断领域，具体的涉及基于ELM算法的水下航行器电路故障诊断方法，包括：搜集水下航行器电路的故障现象和故障原因，建立样本数据集；根据样本数据集，采用极限学习机ELM算法对学习网络进行训练，得到学习模型；给学习模型输入新的数据；利用最近相邻匹配算法，将学习模型的输出结果与已知故障类型进行匹配；根据匹配结果诊断水下航行器电路。本发明可以在样本较少的情况下，对较快速和准确的对水下航行器电路进行诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 elm 算法 水下 航行 电路 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于ELM算法的水下航行器电路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：搜集水下航行器电路的故障现象和故障原因，建立样本数据集；根据样本数据集，采用极限学习机ELM算法对学习网络进行训练，得到学习模型；给学习模型输入新的数据；利用最近相邻匹配算法，将学习模型的输出结果与已知故障类型进行匹配；根据匹配结果诊断水下航行器电路；所述采用ELM算法对学习网络进行训练，之后还包括，利用最近相邻匹配算法，将训练中学习网络的输出结果与已知故障类型进行匹配，得到学习模型的误差值；判断学习模型的误差值是否在允许范围内：若学习模型的误差值在允许范围内，则进入给学习模型输入新的数据；若学习模型的误差值不在允许范围内，则返回采用ELM算法对学习网络进行训练；所述搜集水下航行器电路的故障现象和故障原因，建立样本数据集，具体包括：搜集水下航行器电路的故障现象和故障原因；将所述故障现象和故障原因分别等效为现象样本数据和原因样本数据；对所述现象样本数据和圆心样本数据进行标准归一化处理，分别得到故障现象数据集和故障原因数据集；将故障现象数据集和故障原因数据集构成样本数据集。
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