【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第2期 76-79页,共4页

【作 者】： 郑秋红

【摘 要】 研究航空发动机传感器故障诊断问题，由于发动机传感器故障样本有限、小样本、非线性变化特点，传统大样本传统故障方法故障诊断准确率低。为提高传感器故障诊断准确率，提出一种混沌粒子群算法（CPSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的传感器故障诊断算法（CPSO—LSSVM）。首先将发动机传感器信号输人到LSSVM进行学习，并采用CPSO进行优化，找到最优LSSVM参数，从而建立传感器故障诊断模型，最后采用已建立模型对传感器故障进行仿真测试。仿真结果表明，CPSO—LSSVM提高了航空发动机传感器故障诊断的准确率，能准确地对空发动机传感器故障进行诊断，提供民飞行安全性能保障。