ABSTRACT Detta papper behandlar problemet med feldetektering och diagnos i sensorer som överväger oberäknelig, drift, hård-over, spik, och fast fel. Datamängden som innehåller prover av ovannämnda felsignaler förvärvades enligt följande: normala datasignaler erhölls från en temperatur-till-spänningsomvandlare med hjälp av en Arduino Uno microcontroller board och MATLAB. Därefter simulerades fel i normala data för att få 100 prover av varje fel, där ett prov består av 1000 dataelement. En stödvektormaskin (SVM) användes för dataklassificering på ett one-versus-rest-sätt. De statistiska tidsdomänegenskaperna, som utvunnits ur ett prov, användes som en enda observation för utbildning och testning av SVM. Antalet funktioner varierade från 5 till 10 för att undersöka effekten på noggrannheten hos SVM. Tre olika kärnfunktioner som används för att träna SVM inkluderar linjära, polynomiska och radial-basis-funktionskärnor. Felet händelse i felprov valdes slumpmässigt i vissa fall för att replikera ett praktiskt scenario i industriella system. Resultaten visar att en ökning av antalet funktioner från 5 till 10 knappast ökar klassificeringens totala noggrannhet. Att använda tio funktioner ger dock den högsta noggrannheten för felklassificering i en SVM. En ökning av antalet träningsprover från 40 till 60 orsakade ett alltför stort problem. Den k-faldiga korsvalideringstekniken antogs för att lösa denna fråga. Ökningen av antalet dataelement per prov till 2500 ökar klassificeringens effektivitet. En ökning av antalet träningsprover till 400 minskar dock SVM:s förmåga att klassificera fel som fastnat. Mottagarens operativa egenskaper kurva jämförelse visar effektiviteten av SVM över ett neuralt nätverk. INDEX TERMS Sensor fel, feldetektering, stöd vektor maskin, drift fel, oberäkneligt fel, hård-över fel, spik fel, fast fel.
I REF, författarna hanterade fyra fel, nämligen: nyckfulla, drift, hård-over, spik, och fast fel.
Sensor Fault Classification Based on Support Vector Machine and Statistical Time-Domain Features
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}