【摘 要】
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根据天气雷达标准输出控制器采集的雷达关键指标数据,提出了一种具有自学习且半监督作用的异常检测与支持向量机(SVM)的联合故障诊断方法,实现天气雷达运行状态评估与故障检
【机 构】
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成都信息工程大学电子工程学院,江西省大气探测技术中心
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFC1506100)
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根据天气雷达标准输出控制器采集的雷达关键指标数据,提出了一种具有自学习且半监督作用的异常检测与支持向量机(SVM)的联合故障诊断方法,实现天气雷达运行状态评估与故障检测定位。针对采集数据,首先使用异常检测算法建立概率模型,计算样本落入正常范围的概率,实现非正常样本的识别;其次,以所得样本的概率值作为支持向量机模型的新增特征,建立SVM分类器,对故障进行诊断。经实验表明与传统的逻辑回归、神经网络的分类方法相比,在小样本且各类别训练数据正负偏离过大的情况下,此方法能够更准确、高效地诊断雷达故障。
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