【摘 要】
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为了有效地诊断飞行器的健康状况,提出了一种基于EMD-AR模型和PNN的飞行器健康诊断新方法。该方法采用EMD（Empirical Mode Decomposition,EMD）将飞行器关键部件的声发射信号进
【机 构】
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沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳航空航天大学北方科技学院,沈阳飞机设计研究所
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为了有效地诊断飞行器的健康状况,提出了一种基于EMD-AR模型和PNN的飞行器健康诊断新方法。该方法采用EMD（Empirical Mode Decomposition,EMD）将飞行器关键部件的声发射信号进行分解,得到多个内禀模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）,对前两个IMF分量建立AR模型,采用U-C算法对AR模型进行参数估计,以模型主要的自回归参数和残差的方差构建特征向量;运用概率神经网络（Probabilistic Neural Network,PNN）对飞行器的健
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