基于小波包特征熵支持向量机的故障分类方法研究
提出了一种基于小波包特征熵和支持向量机相结合的故障分类方法,利用小波包分解提取信号的特征熵.然后将得到的特征熵向量输入支持向量机进行故障识别;通过对某型飞机液压系统试验中获取不同的故障特征数据进行分类,结果表明,该方法能利用较少的故障特征得到较高的诊断精度,与BP神经网络相比,采用支持向量机进行故障分类可以获得更高的识别率,表明该方法是有效、可行的.
小波包分解、特征熵、支持向量机、故障分类
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TP277;TH137(自动化技术及设备)
航空科学基金项目资助2008ZC03005
2010-12-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1989-1991,1995