【摘 要】
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针对传统基于支持向量分类机（SVC）的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题，提出了一种基于支持向量回归机（SVR）的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数
【机 构】
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徐州工程学院徐州市虚拟现实与多维信息处理重点实验室,徐州工程学院江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室,徐州工程学院信电工程学院
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针对传统基于支持向量分类机（SVC）的发动机多模式故障诊断方法需要多个二类分类器的问题，提出了一种基于支持向量回归机（SVR）的多模式故障诊断方法。该方法首先应用归一化的故障数据样本和一个支持向量回归机构建一个发动机故障诊断回归模型，再对支持向量回归机的输出结果进行基于距离的聚类操作得到发动机的故障模式，诊断模型的参数向量采用一种基于Tent混沌映射的量子粒子群优化算法及样本测试集的均方根误差与平均相对误差同时最小的准则进行整定。实验结果表明，所提出的方法能够克服常规支持向量分类机多模式故障诊断方法需要多
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