基于隶属度和LMK-ELM的航空电子部件诊断方法
日期:2019.11.07 点击数:3
【类型】期刊
【刊名】航空学报
【关键词】 模糊C均值聚类,局部多核学习,故障诊断,超限学习机
【摘要】为提高航空电子部件模块级故障诊断精度,提出一种新的面向“软聚类”的局部多核学习(LMKL)-超限学习机(ELM)离线诊断方法。通过引入模糊C均值聚类对样本空间进行模糊划分,挖掘聚类内部多样性的同时,实现了对过学习的抑制;将模糊划分产生的隶属度信息融入LMKL-ELM的优化过程,运用基于初始-对偶混合优化问题的三步优化策略克服了局部核权重二次非凸的问题,在l_(1)-范数与l_(2)-范数约束下分别给出了相应的更新方法。将所提方法应用于某型机前端接收机,结果表明:与4种流行的多核诊断算法相比,该方法可有效避免漏警、抑制虚警,在l_(1)-范数和l_(2)-范数约束下,其诊断精度比其他方法的平均值分别提升了4.09%和5.13%。
【年份】2019
【作者单位】海军航空大学;
【全文挂接】全文挂接
相关文章
- 1、基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法 作者:朱敏,刘奇,刘星,许晴, 年份:2020
- 2、基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法 作者:朱敏,刘奇,刘星,许晴, 年份:2020
- 3、飞行器姿态控制系统的故障诊断与容错控制 作者:梁兆伟 年份:2020
- 4、航空电子设备故障诊断技术研究 作者:朱大奇 年份:2016
- 5、航空发动机故障诊断 作者:邓明,金业壮 年份:2012
- 6、航空故障诊断与健康管理技术 作者:上海航空测控技术研究所 年份:2013