【摘 要】
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提出了一种基于小波包特征熵和支持向量机相结合的故障分类方法,利用小波包分解提取信号的特征熵,然后将得到的特征熵向量输入支持向量机进行故障识别;通过对某型飞机液压系
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提出了一种基于小波包特征熵和支持向量机相结合的故障分类方法,利用小波包分解提取信号的特征熵,然后将得到的特征熵向量输入支持向量机进行故障识别;通过对某型飞机液压系统试验中获取不同的故障特征数据进行分类,结果表明,该方法能利用较少的故障特征得到较高的诊断精度,与BP神经网络相比,采用支持向量机进行故障分类可以获得更高的识别率,表明该方法是有效、可行的。
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