基于小波包特征熵支持向量机的故障分类方法研究

• 作者: 刘泽华 高亚奎
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 小波包分解 特征熵 支持向量机 故障分类
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 1989-1991,1995
• 分类号: TP277|TH137
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高亚奎		30	117	6.0	9.0
2	刘泽华		16	72	5.0	7.0