【摘 要】
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研究一种基于宽度学习系统(broad learning system,BLS)的特征自适应提取方法,并将其应用于航空发电机旋转整流器二极管故障分类问题.针对目前宽度学习系统中参数选择等问题,
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,江苏省南京市,210016
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研究一种基于宽度学习系统(broad learning system,BLS)的特征自适应提取方法,并将其应用于航空发电机旋转整流器二极管故障分类问题.针对目前宽度学习系统中参数选择等问题,尝试将网格搜索法与宽度学习系统进行结合,提出一种改进的宽度学习系统,该方法可以自适应的计算网络结构,并进行故障特征提取.通过建立的航空发电机仿真模型和实际民用发电机平台的诊断实验表明,BLS与现有的一些典型故障诊断方法相比,在诊断性能相近的情况下,还具有较高的诊断速度.
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