为了提高飞机电子舱通风扇故障诊断精度，该文提出了一种基于改进极限学习机的通风扇故障诊断方法。采用收缩系数改进粒子群算法，得到IPSO算法，并采用IPSO算法对ELM进行优化，建立了基于IPSO-ELM的故障诊断模型。采用美国西储大学轴承中心的风扇端加速度数据进行仿真分析，并与PSOSVM模型进行对比，结果表明，IPSO-ELM模型的诊断精度为98%，比PSO-SVM模型高6.52%，验证了该文所提通风扇故障诊断方法的实用性。
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