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为解决发动机所监控的健康指数不能多于测量参数的问题,采用平滑支持向量机方法(SSVM),用4个参数对发动机九类衰退故障进行诊断,并与传统的支持向量机方法(采用LSSVM)进行对比.研究表明:在样本数量小、样本分布不平衡等条件的影响下,SSVM对各类部件性能衰退故障的诊断正确率均在90%以上.相对于LSSVM,SSVM无需优化参数,鲁棒性强,对样本集大小和样本集数目不平衡性的适应性良好,更适合航空发动机性能衰退故障的诊断.  相似文献   
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