基于参数优化支持向量机的航空电子系统故障诊断

• 作者: 肖凡 郭阳明 马捷中
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 航空电子系统 故障诊断 支持向量机 粒子群优化 信息融合
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 564-566,595
• 分类号: V243
• 语种: 中文

摘要

随着航空电子系统的不断发展,复杂性和关键性不断增强,其故障的实时在线诊断越来越受到重视；针对电子系统在故障诊断中表现出的非线性、复杂性、强干扰性和多样性的特点,提出采用支持向量机进行航空电子系统的故障诊断；同时,采用粒子群优化(PSO)算法实现支持向量机的参数寻优,以提高其参数选择的效率,避免人为选择参数的不足；仿真实验表明,该方法融合航空电子系统的多点测试信息,结构简单时效性高,故障检测正确率达到97.5％,平均故障识别正确率达到96.9％,适用于信息融合型的航空电子系统在线智能故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭阳明	西北工业大学计算机学院	50	497	10.0	21.0
2	马捷中	西北工业大学计算机学院	54	475	13.0	19.0
3	肖凡	西北工业大学计算机学院	2	8	2.0	2.0