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摘要
为快速准确诊断出电控发动机故障,达到较强的故障有效识别水平,提出振动信号分析与支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的故障诊断方法。将振动信号的偏度、峰峰值以及由小波分析理论与熵原理结合得到的小波能谱熵作为实验样本的三维特征向量,并将提取到的故障三维特征向量作为训练样本和测试样本输入到SVM模型进行训练和诊断,并利用BP神经网络进行对比验证。结果显示:采用该方法进行故障诊断时正确率达到90%,相比基于BP神经网络的故障诊断方法,基于SVM的电控发动机故障诊断方法在小样本的数据计算和预测中诊断精度较高、鲁棒性较强。
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