基于邻域粗糙集的航空发电机健康诊断方法

• 作者: 吕瑞 宋博翰 崔建国 李忠海 董世良 蒋丽英
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 邻城粗糙集 属性约简 支持向量机 航空发电机 健康诊断
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 80-84
• 分类号: TP206
• 字数: 4221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2012.01.013

摘要

提出一种基于邻域粗糙集和支持向量机相结合的航空发电机智能健康诊断方法.采用专业健康试验平台对某型战斗机的真实航空发电机进行试验,得到转速、负载、油压等大量表征发电机健康状态的监测数据.引入数据挖掘思想,采用邻域粗糙集理论对监测数据进行属性约简,将约简后的属性集输入给所设计的支持向量机健康诊断器,对航空发电机的健康状态进行了诊断研究.研究表明,该方法能够很好实现对某真实航空发电机的健康诊断,具有较高的推广应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔建国	沈阳航空航天大学自动化学院	87	573	15.0	20.0
2	蒋丽英	沈阳航空航天大学自动化学院	45	243	7.0	14.0
3	吕瑞		10	160	6.0	10.0
4	李忠海	沈阳航空航天大学自动化学院	51	366	10.0	17.0
5	董世良		10	99	7.0	9.0
6	宋博翰	沈阳航空航天大学自动化学院	2	27	2.0	2.0