论文摘要
为了快速准确地识别SOFC系统的并发故障,将多标签技术和机器学习算法相结合,实现了复杂非线性系统中并发故障数据稀少情况下的故障快速识别。研究了多标签随机森林故障识别方法,通过集成多个随机森林,系统地提升了并发故障的识别率。针对并发故障识别的多维标签输出的特殊性,采用F1-Measure准则来评价多维标签识别精度,从而实现对并发故障的识别精度评价。实验结果表明:多标签并发故障识别框架能够在并发故障训练数据稀少的情况下,高效地识别故障样本。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 许朝雄,宫亮,杨煜普
关键词: 固体氧化物燃料电池,并发故障识别,多标签,随机森林
来源: 化工自动化及仪表 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 无机化工,电力工业,自动化技术
单位: 上海交通大学电子信息与电气工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51777122)
分类号: TM911.4;TP181
页码: 828-833
总页数: 6
文件大小: 809K
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标签：固体氧化物燃料电池论文; 并发故障识别论文; 多标签论文; 随机森林论文;