作者：田瑶瑶; 张惠娟; 杨忠; 李小明; 张辉斌小波包分解小波包能量机电作动器故障诊断自组织映射网络神经网络机器学习健康管理
摘要：针对机载机电作动器的故障诊断的问题，提出了一种基于小波包和自组织映射（SOM）神经网络结合的机电作动器故障诊断方法。为提高诊断的准确率，该方法应用小波包分解把机电作动器卡死、偏差、增益三类故障信号分解到若干个频段上，计算不同频段上的能量，提取机电作动器的故障特征，然后设计SOM神经网络，利用能量故障特征向量进行神经网络的训练，确定网络参数，达到故障的诊断的目的。通过仿真验证研究，得到了非常好的诊断准确率，表明该机电作动器故障诊断方法的有效性和优越性。
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