【摘 要】
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机载燃油泵的健康状态是保障飞行任务完成的先决条件,实现机载燃油泵故障诊断的关键是敏感故障特征的提取;由于机械系统的复杂性,机载燃油泵振动信号的随机性表现在不同尺度
【机 构】
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海军航空大学岸防兵学院,山东烟台,264000中国人民解放军空军95596部队,河南商丘,476000;
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机载燃油泵的健康状态是保障飞行任务完成的先决条件,实现机载燃油泵故障诊断的关键是敏感故障特征的提取;由于机械系统的复杂性,机载燃油泵振动信号的随机性表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析;基于此,在模糊熵(fuzzy entropy,FE)的基础上引入尺度因子,对振动信号在不同尺度下进行复杂性度量;然后将多尺度模糊熵(multiscale fuzzy entropy,MFE)特征量作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入参数以识别故障状态,并采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对支持向量机的核函数参数及惩罚参数进行优化;实验结果分析表明,该方法可有效提取故障特征,实现机载燃油泵的故障诊断.
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