【摘 要】
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根据空化特征,提出了利用高阶导数判别空化特征频带的方法.对喷水推进泵壳体振动信号以及进口水声信号进行高阶导数计算,然后进行均方根标准化,通过特征频段滤波后在时域中求
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51009144）
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根据空化特征,提出了利用高阶导数判别空化特征频带的方法.对喷水推进泵壳体振动信号以及进口水声信号进行高阶导数计算,然后进行均方根标准化,通过特征频段滤波后在时域中求取超过给定阈值的极值,计算其均值、均方根值、方差、歪度以及峭度指标,利用基于最小二乘支持向量机（LS-SVC）对实船测试的6种空化状态进行了分类识别.与传统的反向传播（BP）和径向基函数（RBF）神经网络识别效果相比,LS-SVC的分类准确率更高,程序运行时间更短.
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