| 基于OCKELM与增量学习的在线故障检测方法 |
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| 引用本文： | 戴金玲,许爱强,申江江,王树友.基于OCKELM与增量学习的在线故障检测方法[J].航空学报,2022,43(3):378-389. |
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| 作者姓名： | 戴金玲 许爱强 申江江 王树友 |
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| 作者单位： | 海军航空大学航空作战勤务学院,烟台 266001,91206部队,青岛 266108 |
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| 摘 要： | 针对航空电子设备故障检测样本少、以及缺乏在线实时检测理论研究的问题，将一类核极限学习机(OCKELM)和数据增量学习(IL)相结合，实现对贯序来临的样本数据在线故障检测。基于正常状态下的样本数据，给出了OCKELM的核化形式，并推导了核函数和核权重向量的表达式；根据增量学习方法，在吸收新样本时更新核权重向量并估计样本输出值；最终基于2种阈值准则给出模型的检验阈值，对测试样本进行在线故障检测。将所提方法应用于UCI数据集和某航空电子设备的测试数据，实验结果表明：该方法的时间消耗在毫秒级别，实现了在线检测；且相比于现有的SVDD、PCA、OC-SVM方法，该方法在F1、AUC、G-mean和故障检测率等性能指标方面均表现优异。
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| 关 键 词： | 一类分类 核极限学习机 增量学习 在线检测 故障检测 |
Online fault detection method based on incremental learning and OCKELM |
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| DAI Jinling,XU Aiqiang,SHEN Jiangjiang,WANG Shuyou.Online fault detection method based on incremental learning and OCKELM[J].Acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2022,43(3):378-389. |
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| Authors: | DAI Jinling XU Aiqiang SHEN Jiangjiang WANG Shuyou |
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