典型文献
基于KPCA和ELM的新型民机舵机系统故障诊断
文献摘要：
针对传统极限学习机模型难以学习高维数据、输入权值矩阵和隐含层偏置随机给定的问题,利用核主成分分析法来降低民机故障数据维数,通过改进的极限学习机来建立新型民机升降舵故障诊断模型.模型利用差分进化算法改进了极限学习机输入权值矩阵、隐含层偏置随机生成的缺点,应用到新型民机升降舵系统的故障诊断中.测试结果表明,KPCA-ELM算法的故障诊断精度比BP神经网络、SVM和ELM模型分别提升了19.4％、13.5％和11.3％.
文献关键词：
故障诊断;极限学习机;升降舵系统;差分进化算法;主成分分析法
中图分类号：
作者姓名：
段照斌;杜海龙;张迪;张伟业
作者机构：
中国民航大学工程技术训练中心,天津300300;中国民航大学电子信息与自动化学院,天津300300
文献出处：
引用格式：
[1]段照斌;杜海龙;张迪;张伟业-.基于KPCA和ELM的新型民机舵机系统故障诊断)[J].计算机仿真,2022(01):25-28,55
A类：
升降舵系统
B类：
KPCA,ELM,民机,舵机系统,系统故障,极限学习机模型,高维数据,权值,矩阵和,隐含层,偏置,核主成分分析法,来降,故障数据,故障诊断模型,差分进化算法,算法改进,故障诊断精度
AB值：
0.218929
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