【摘 要】
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针对航空发动机气路故障诊断中的问题复杂性以及已有诊断方法处理数据量大,造成误诊和准确确诊率低等,为解决这些问题。本文充分分析BP神经网络和支持向量(SVM)与D-S证据理论
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针对航空发动机气路故障诊断中的问题复杂性以及已有诊断方法处理数据量大,造成误诊和准确确诊率低等,为解决这些问题。本文充分分析BP神经网络和支持向量(SVM)与D-S证据理论之间的优点和缺点,利用其互补性提出了一种基于D-S证据理论的飞机发动机气路故障融合诊断方法,对基于两种数据驱动方法(BP神经网络、SVM)的诊断结果进行决策层融合并获得诊断结论。详细介绍了该融合方法的基本原理和定义以及融合规则,本文利用神经网络和支持向量两者的诊断输出作为D-S证据理论的基本概率分配函数,将各种类型的发动机故障信息有机的结合起来,明显的提高诊断系统的准确性和诊断结果的可信度。最后,通过诊断实例表明,运用融合方法比各个子系统获得更好的诊断效果,该方法使诊断系统有更高的准确性和可靠性。
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