王 冰，张震宇，刘 慧,张洪泉

(1.哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨 150001；2．中国电子科技集团公司第49研究所，黑龙江哈尔滨 150001；3.中国船舶重工集团公司第703研究所，黑龙江哈尔滨 150001)



基于相关向量机的氢气传感器故障恢复方法

王 冰1，2，张震宇3，刘 慧2,张洪泉1

(1.哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨 150001；2．中国电子科技集团公司第49研究所，黑龙江哈尔滨 150001；3.中国船舶重工集团公司第703研究所，黑龙江哈尔滨 150001)

在相关向量机回归模型的基础上，提出了一种新的氢气传感器故障数据恢复方法。利用小生境粒子群算法的“共享机制”对相关向量回归的核参数进行了优化，使其能快速准确地找到全局最优参数。用优化并训练后的回归模型对发生故障后的数据进行预测，实现故障恢复。将本文所用方法与其他较成熟的方法进行了比较，实验结果表明本方法在恢复准确度和鲁棒性方面均优于传统方法。数据恢复相对误差在±2.8%以内。

相关向量机；故障恢复；小生境粒子群算法；参数优化

0 引言

氢气(H2)是重要的化工原料，也是航天器发动机的主要燃料，在社会发展和提高国民经济中发挥着重要的作用[1-2]。氢气传感器作为氢气检测的主要手段之一，被广泛应用。然而，由于氢气传感器大多长时间使用，且工作环境恶劣，使故障发生的概率增大[3-4]。而且一旦发现故障，可能无法迅速更换。因此，对其进行故障状态监控及高效准确及时的故障数据恢复意义重大。……