【摘 要】
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以机载燃油泵实时状态监测为背景,针对目前燃油泵故障数据少、诊断方法效率低、成本高等问题,研制了机载燃油转输系统实验平台,提出基于小波包分析和改进粒子群支持向量机（M-P
【机 构】
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空军工程大学航空航天工程学院,中航工业金城南京机电液压工程研究中心,航空机电系统综合航空科技重点实验室,鲁东大学数学与统计科学学院
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以机载燃油泵实时状态监测为背景,针对目前燃油泵故障数据少、诊断方法效率低、成本高等问题,研制了机载燃油转输系统实验平台,提出基于小波包分析和改进粒子群支持向量机（M-PSO-SVM）的故障诊断方法。该实验平台可针对燃油泵5种典型故障模式进行实验,测取泵故障状态下的振动信号和出口压力信号。利用小波包分解提取振动信号不同频段的能量值作为特征参数,并结合出口压力均值构造故障特征向量。提出混合遗传变异思想的粒子群算法对SVM分类模型进行参数优化,用得到的故障特征向量训练并验证该分类模型。实验分析表明,该实验平台可
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