基于软一类极限学习机的涡轴发动机故障检测方法

摘要

本发明提供一种基于软一类极限学习机的涡轴发动机故障检测方法，本发明针对发动机故障数据很难获取或者是获取代价极高时的情况，通过对正常数据进行分析处理，建立一个分类效果良好的分类器，消除了经典OC‑ELM优化目标的约束条件和决策函数的判决条件不一致的这一缺陷。对每个训练样本的标签分配一个合适的软间隔，从而构建了效果更好的故障检测分类器。