【摘 要】
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针对自行火炮发动机单一信号源进行故障诊断的缺陷,提出了基于量子粒子群优化的核极限学习机和D-S证据理论的多源信息融合诊断方案。该方案采用在MATLAB软件下构建极限学习网
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501493)
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针对自行火炮发动机单一信号源进行故障诊断的缺陷,提出了基于量子粒子群优化的核极限学习机和D-S证据理论的多源信息融合诊断方案。该方案采用在MATLAB软件下构建极限学习网络,利用网络训练权值作为权重直接参与状态融合评估分析公式的方法,避免了在软件中直接建立复杂的分类网络和进行复杂大量的网络训练与测试,从而将复杂的网络问题转换为状态评估公式问题。经过实验验证,对不同来源发动机状态信息进行融合分析,可以显著提高发动机故障诊断和状态识别精度。
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