基于稀疏表示和SVM的航空发动机故障诊断

• 作者: 巩孟林 李思路 杜炜 梁涛 钟也磐 陈卫
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 物理学
• 关键词: 振动与波 航空发动机 故障诊断 稀疏表示 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 162-167
• 页数: 6页
• 分类号: O422.6
• 字数: 3493字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2017.03.032

摘要

针对某型航空发动机减速器一级齿轮毂断裂问题,考虑其不易拆卸的特点,提出基于信号稀疏表示和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法.首先,利用稀疏表示提取出最大和次大的稀疏系数作为特征向量.其次,选取支持向量机进行故障识别,在小样本学习条件下保持了较高的识别准确率.通过对简易减速器和航空发动机振动信号的分析证明了所提算法的有效性及其在工程应用中的价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈卫		39	207	8.0	12.0
2	李思路		6	11	2.0	3.0
3	巩孟林		7	5	2.0	2.0
4	钟也磐		7	8	2.0	2.0
5	杜炜		5	18	2.0	4.0
6	梁涛		4	5	1.0	1.0