基于改进的CNN SVM的机载燃油泵故障诊断

针对机载燃油泵故障诊断过程中存在需要先验知识专家经验特征解释及信号特征提取困难等问题提出基于模拟退火遗传优化CNN SVM的诊断方法.该方法利用CNN具有自动提取故障特征的特性实现特征快速提取.并针对传统CNN诊断方法所存在网络结构不确定计算效率低等问题采用模拟退火遗传算法对其模型结构和参数进行优化使用SVM取代全连接层的Softmax分类器优化CNN分类效果最后应用t分布随机近邻嵌入使其故障特征学习过程可视化评估其特征提取能力.试验结果表明与SA GA CNN1DCNN ANN GA SVM及GA BP诊断方法相比基于改进CNN SVM的方法能更有效实现机载燃油泵的故障诊断.