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　　3.5 小波分析法 

　　小波分析是一种窗口大小固定但其形状可改变，时间窗和频率窗都可改变的时频局部化分析方法。针对高低频率分别有良好的时间及频率分辨率，而且对于低频小波分析具有极大优势。通过小波分析可以有效降低噪音信号对有发电机有效震动信号的影响，提高诊断的正确率。 

　　3.6 粗糙集理论 

　　所谓粗糙集理论就是通过对数据的分析研究，找出其规律从而提前发现可能产生问题的地方。航空发电机发生故障时，我们所收集的数据可能并不完整且精度不高，通过粗糙集理论我们可以将这些不完整，精度不高的数据在空间等价分类的基础之上通过现有的一些明确的知识来描述。相比于其他关于不确定性问题理论其优势在于，它对于数据的数量和质量要求不高，而且也无需掺杂相关的主观性信息。 

　　3.7 支持向量机 

　　支持向量机在故障诊断领域，其性能较其他许多现有方法有很多优势。对于小样本，诊断精度高于神经网络方法；对于高维样本，诊断速度比神经网络快。支持向量机与神经网络两者的机制都是学习型，但区别于神经网络支持向量机通过数学方法和优化手段来进行模式识别。在故障诊断过程中，支持向量机通过选取适当的核函数和参数对故障样本进行分类，其分类效果较其他方面优势明显。这个优势对于航空发电机故障的诊断具有很强的实际价值。 

　　4 结论 

　　航空发电机的故障诊断是个十分复杂的问题，基于其故障特点，本文提出基于智能算法的航空发电机诊断方法，提出了一些用于诊断的方法，并作了详细的分析研究。 

　　参考文献： 

　　[1]刘玉洁.应用神经网络技术的飞机发动机故障诊断研究[D].天津大学，2003. 

　　[2]胡严思.基于FTA和BAM神经网络的飞机故障诊断系统研究[D].湖南大学，2012. 

　　[3]张琰.基于多元统计分析的航空发动机故障诊断研究[D]. 沈阳航空工业学院，2010. 

　　[4]唐甜， 赵淑利.贝叶斯网络在飞控系统可靠性评估中的应用[J]. 民用飞机设计与研究，2011，31（06）：47-51. 

　　[5]许宝杰，张建民，徐小力等.粗糙集合理论在旋转机械故障诊断技术中的应用[J].机械设计与制造，2006（12）：95-97.