基于多分类SVM的航空逆变器故障诊断

【类型】期刊

【作者】陈丽晶 张尚田 单添敏 姚晓涵 曹亮 王景霖  

【刊名】测控技术

【关键词】 主成分分析,航空逆变器,故障诊断,多分类支持向量机

【摘要】航空逆变器的可靠性对飞机供电系统的安全性和稳定性尤为重要，但当前对于航空供电器的故障诊断的研究较少，无法为航空逆变器提供有效保障。因此，提出基于多分类支持向量机的故障诊断方法，对航空逆变器的多种故障模式进行诊断。针对故障特征耦合性高的问题，采用主成分分析方法提取故障特征，获取低维度的关键特征。由于逆变器具有多种故障模式，且具有非线性的特点，故采用多分类支持向量机算法进行故障诊断。该算法具有极强的分类能力，是处理小样本、非线性问题的有力工具。实验结果表明，该算法模型可对航空逆变器多种工况条件下的15种故障模式进行有效诊断，并且方法诊断速度快，提高了航空供电系统的安全性。

【年份】2022

【作者单位】故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室;航空工业上海航空测控技术研究所;

【期号】06

【页码】46-50