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基于流形学习的涡扇发动机复合故障分类研究: 收藏
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引用; 《飞机设计》2024年第4期44卷 63-68页; 作者：马力胡忠意海装沈阳局驻沈阳地区第一军事代表室辽宁沈阳110031; 针对发动机复合故障具有非线性和重叠性特征,使故障诊断精度过低的问题,引入了一种有监督的局部切空间变换(sltsa)特征提取,结合支持向量机分类器的故障诊断算法。并且给出了影响sltsa算法性能的降维维数、近邻数和监督参数选取原则,利...; 针对发动机复合故障具有非线性和重叠性特征,使故障诊断精度过低的问题,引入了一种有监督的局部切空间变换(sltsa)特征提取,结合支持向量机分类器的故障诊断算法。并且给出了影响sltsa算法性能的降维维数、近邻数和监督参数选取原则,利用人工智能的方法对参数组合进行优化选取。仿真结果表明,sltsa算法能够有效的提取发动机复合故障中反映故障的非线性特征,提高故障诊断的精度,达到95.46%。该方法能有效提取发动机复合故障特征,为准确的诊断故障提供依据。; 来源：详细信息评论

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