【摘 要】
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为了提高南京某所某型雷达伺服系统故障诊断准确率,考虑到传统故障诊断算法的局限性,提出一种基于Stacking集成算法的雷达伺服系统故障诊断方法。针对某所某型雷达伺服系统的
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61973083)
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为了提高南京某所某型雷达伺服系统故障诊断准确率,考虑到传统故障诊断算法的局限性,提出一种基于Stacking集成算法的雷达伺服系统故障诊断方法。针对某所某型雷达伺服系统的历史监测数据,首先采用孤立森林算法识别异常样本;然后基于原始数据构造出新的特征,使用卡方检验进行特征选择,并使用SMOTE算法解决样本不平衡问题;最后,通过建立一种新颖、准确的基于XGBoost、随机森林和BP神经网络的Stacking集成模型进行故障诊断。实验结果表明,该方法在测试集上的诊断准确率达到了96.2%,比传统方法诊断准确率提
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