一种基于群体约减核极限学习机的航空发动机故障诊断方法

摘要

本发明提供一种基于群体约减核极限学习机的航空发动机故障诊断方法，步骤为：采集全飞行包线内的发动机数据，若航空发动机子部件正常，则记相应的标签为正，反之则为负，将这些数据作为样本；将样本归一化后，将样本与其对应的样本标签作为训练样本训练群体约减核极限学习机学习算法；用训练得到的模型对航空发动机各部件进行故障检测。本发明利用群体稀疏结构约减隐含层节点个数，克服了传统的核极限学习机利用全部训练样本作为隐含层节点的缺点，在可取得与原始核极限学习机学习性能相当的测试结果的同时，极大的削减了算法的测试成本和储存成本。