基于多分类SVM的航空逆变器故障诊断

航空逆变器的可靠性对飞机供电系统的安全性和稳定性尤为重要,但当前对于航空供电器的故障诊断的研究较少,无法为航空逆变器提供有效保障。因此,提出基于多分类支持向量机的故障诊断方法,对航空逆变器的多种故障模式进行诊断。针对故障特征耦合性高的问题,采用主成分分析方法提取故障特征,获取低维度的关键特征。由于逆变器具有多种故障模式,且具有非线性的特点,故采用多分类支持向量机算法进行故障诊断。该算法具有极强的分类能力,是处理小样本、非线性问题的有力工具。实验结果表明,该算法模型可对航空逆变器多种工况条件下的15种故障模式进行有效诊断,并且方法诊断速度快,提高了航空供电系统的安全性。