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设计了一套航天密封继电器信号识别方法,基于微粒碰撞噪声检测(PIND)法,通过对信号的时域及频域的特征分析选取了多个具有代表性的特征。运用了机器学习方法,采用多层感知机并对其进行超参数寻优,找到了最优的超参数组合。对信号进行处理分析来判断密封继电器内是否存在多余物。提高了分类的准确率,同时也提高了模型的整体性能。