电子世界
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전자세계
ELECTRONICS WORLD
2014年
5期
94-95
,共2页
PCA%稀疏表示%时间复杂度%神经网络%支持向量机
PCA%稀疏錶示%時間複雜度%神經網絡%支持嚮量機
PCA%희소표시%시간복잡도%신경망락%지지향량궤
PCA%sparse representation%time complexity%neural network%SVM
提出一种基于PCA稀疏表示算法进行直升机旋翼故障识别的方法。首先相应的PCA预处理本身计算复杂度不高且能对样本的降维程度较高，其次根据样本相似性原则，基于PCA的稀疏表示方法不仅能保持样本在处理前后相互距离不变，而且提高了计算效率。采用新的诊断模型对直升机旋翼故障分类识别，并与基于神经网络和基于支持向量机的诊断方法进行比较。结果表明本文方法对旋翼故障具有良好的识别能力。
提齣一種基于PCA稀疏錶示算法進行直升機鏇翼故障識彆的方法。首先相應的PCA預處理本身計算複雜度不高且能對樣本的降維程度較高，其次根據樣本相似性原則，基于PCA的稀疏錶示方法不僅能保持樣本在處理前後相互距離不變，而且提高瞭計算效率。採用新的診斷模型對直升機鏇翼故障分類識彆，併與基于神經網絡和基于支持嚮量機的診斷方法進行比較。結果錶明本文方法對鏇翼故障具有良好的識彆能力。
제출일충기우PCA희소표시산법진행직승궤선익고장식별적방법。수선상응적PCA예처리본신계산복잡도불고차능대양본적강유정도교고，기차근거양본상사성원칙，기우PCA적희소표시방법불부능보지양본재처리전후상호거리불변，이차제고료계산효솔。채용신적진단모형대직승궤선익고장분류식별，병여기우신경망락화기우지지향량궤적진단방법진행비교。결과표명본문방법대선익고장구유량호적식별능력。
This paper describes an application of global sparse representation scheme based on PCA to fault identiifcation of helicopter rotor.The corresponding PCA ifrst have not high computational complexity and higher sample dimension reduction degree.According to the similarity principle,the sparse representation scheme based on PCA can only keep samples in mutual distance unchanged before and after processing,and improve the computational efifciency.The improved diagnosis model is employed to identify the rotor faults and compared with the diagnosis methods based on neural network and SVM.The results show that the proposed scheme is effective in diagnosing the faults of helicopter rotor.
