【摘 要】
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针对倾转旋翼机飞控系统的故障诊断问题,提出一种改进的离散小波-优化极限学习机（OMELM）的故障诊断算法。提出自适应启发式小波去噪方法对采集的信号进行消噪,定义了帕塞瓦尔能
【机 构】
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中航工业直升机设计研究所,西北工业大学自动化学院
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针对倾转旋翼机飞控系统的故障诊断问题,提出一种改进的离散小波-优化极限学习机（OMELM）的故障诊断算法。提出自适应启发式小波去噪方法对采集的信号进行消噪,定义了帕塞瓦尔能量用来提取测量信号经离散小波变换分解后的特征,并对OMELM进行了改进。将提取的故障能量特征进行归一化后输入到改进的OMELM多分类器中进行分类,以美国XV-15倾转旋翼机为例进行仿真验证。结果表明文中方法平均辨识率高,诊断时间短,对未来我国进行倾转旋翼机故障诊断的研究有一定参考价值。
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