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为有效解决PT燃油系统进油油路堵塞、滤清器泄漏、喷油器油路堵塞等多种典型故障诊断问题,提出了基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障识别方法。首先计算油压信号的时域特征集,然后采用KPCA对原始多维初始特征向量进行特征提取,最后将经过KPCA提取的主特征向量输入经多种群遗传算法(MPGA)优化的LSSVM中实现故障类型的识别。实验结果表明,KPCA提取的主特征向量有效表达了原始故障的特征信息,相比于传统的BP神经网络和未经参数优选的LSSVM等分类模型,基于KPCA-LSSVM的故障识别方法速度更快、分类准确率更高。 相似文献
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为使浅埋工事躲避星载和机载雷达常用侦察波段(L-Ku波段)的探测,分析了工事覆土层对雷达波衰减特性及影响因素,通过反射—透射法测得土壤在不同含水率时的电磁参数,并计算L-Ku波段雷达波对不同含水率的土壤的穿透深度,得出在含水率为10%、雷达波段为L波段时,穿透深度为1.65m的最大值.结合计算结果及反雷达伪装的要求,得到浅埋工事的反雷达隐身方案及其覆土层厚度的参考值,以降低工事暴露征候,达到反雷达伪装的目的.＃ 相似文献
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