基于信息熵和SVM多分类的飞机液压系统故障诊断

简介

飞机液压系统是典型的非线性系统，故障机理复杂，提取故障信息困难，且故障样本较少。针对飞机液压系统部件故障，文章采用了基于信息熵特征权值分配和支持向量机（SVM）多分类的故障诊断方法。先提取飞机液压系统压力信号的统计特征，然后通过计算特征信息熵为特征分配相应权值，将权值较大的特征作为支持向量机的输入向量，最后建立SVM多分类器将正常与多种故障状态进行分类；所采用的方法不仅有效降低了支持向量机模型的计算复杂度，而且提高了分类精度。通过建立飞机起落架收放系统仿真模型，对该故障诊断方法进行了验证研究。仿真结果表明，该方法选用高斯径向基核函数能够有效对液压系统进行故障诊断。