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| 基于RDK-ELM 的航空发动机控制系统故障诊断 | |
| 作者姓名： | 陈虹潞 黄向华 |
| 作者单位： | 南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016,南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（51576097）资助 |
| 摘 要： | 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构,完成了对输入样本的特征提取,通过核函数实现了高维空间映射分类。数字仿真表明:算法分类正确率高,训练时间短,可应用于航空发动机控制系统的故障诊断。 |
| 关 键 词： | 控制系统 故障诊断 深度学习 极限学习机 简约改进 航空发动机 |
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