基于支持向量机的直升机旋翼系统故障诊断
采用小波包消噪方法对直升机机体振动信号进行消噪,以抑制各频带内的宽带随机噪声,并对消噪后的信号进行单支重构以提取各频带能量,将频带能量作为识别旋翼故障类型的特征向量。针对支持向量机多类方法中存在拒绝分类区的缺点.将分级聚类的思想和决策树的思想结合构造了一种新的分层聚类多类支持向量机,实现了直升机旋翼系统的故障分类和诊断.实验结果表明:小波包能够有效抑制直升机振动信号中的噪声,所提出的分层聚类支持向量机简化了分类器结构.减少了分类器数量。避免了拒绝分类区的出现,并加快了训练和识别速度,正确实现了直升机旋翼系统的故障识别.
故障诊断 直升机 旋翼系统 小波包消噪 支持向量机
刘红梅 吕琛 侯文魁 王少萍
北京航空航天大学工程系统工程系,北京,100191 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京,100191
国内会议
武汉
中文
151-155
2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）