基于多小波能量谱与SVM的导弹惯性器件故障预报

• 作者: 刘丙杰 马瑞萍 黄岳
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 故障预测 多小波能量谱 惯性器件 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 导弹与制导技术
• 页码范围: 73-75,84
• 页数: 4页
• 分类号: TJ765.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2009.06.021

摘要

针对利用时域信号进行故障预报精度低的问题,提出一种基于多小波能量谱与支持向量机(SVM)的故障预报方法.该方法以信号在多小波域上分解形成的能量谱作为故障的诊断特征,通过距离评测准则选取最优多小波能量谱特征子集.最后将最优特征作为样本训练支持向量机.利用训练后的SVM进行故障预报,试验结果表明多小波能量谱能更有效地反映惯性器件故障特征,利用SVM与多小波能量谱结合可以得到更好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘丙杰		54	208	8.0	13.0
2	黄岳		11	44	4.0	6.0
3	马瑞萍		24	74	5.0	7.0