機載燃油泵故障診斷及實驗平臺研究

焦曉璇， 景 博， 羌曉清， 劉曉東， 李 娟，2， 周 偉

(1.空軍工程大學 航空航天工程學院，西安 710038； 2.魯東大學數學與統計科學學院，山東 煙臺 264025；3.中航工業金城南京機電液壓工程研究中心，南京 210000； 4.航空機電系統綜合航空科技重點實驗室，南京 210000)

機載燃油泵故障診斷及實驗平臺研究

焦曉璇1， 景 博1， 羌曉清1， 劉曉東3，4， 李 娟1，2， 周 偉1

(1.空軍工程大學 航空航天工程學院，西安 710038； 2.魯東大學數學與統計科學學院，山東 煙臺 264025；3.中航工業金城南京機電液壓工程研究中心，南京 210000； 4.航空機電系統綜合航空科技重點實驗室，南京 210000)

以機載燃油泵實時狀態監測為背景，針對目前燃油泵故障數據少、診斷方法效率低、成本高等問題，研制了機載燃油轉輸系統實驗平臺，提出基于小波包分析和改進粒子群支持向量機(M-PSO-SVM)的故障診斷方法。該實驗平臺可針對燃油泵5種典型故障模式進行實驗，測取泵故障狀態下的振動信號和出口壓力信號。利用小波包分解提取振動信號不同頻段的能量值作為特征參數，并結合出口壓力均值構造故障特征向量。提出混合遺傳變異思想的粒子群算法對SVM分類模型進行參數優化，用得到的故障特征向量訓練并驗證該分類模型。實驗分析表明，該實驗平臺可有效采集泵的故障信號，并且測試點可進一步優化，M-PSO-SVM在診斷速度、診斷精度等方面都優于傳統Grid-SVM和GA-SVM，能夠滿足實際故障診斷的需求。

燃油泵；實驗平臺；小波包分析；粒子群算法；支持向量機

隨著先進戰機的作戰環境和日常訓練任務日趨嚴酷，對飛機的可靠性、安全性和經濟性提出了更高的要求。機載燃油泵是關系到戰機安全性與可靠性的關鍵附件，一旦其發生故障，將會導致整個機載燃油系統的失效，嚴重影響戰機任務完成，甚至危及戰機的飛行安全。傳統的事后維修和定期維修都已經無法滿足現代戰爭對機載燃油泵保障的要求，因此，實時有效的監測和評估燃油泵健康狀態已經成為研究者關注的焦點[1-2]。

以美國為代表的西方發達國家對燃油部附件的故障診斷研究起步較早，技術較為成熟，目前在F-22、A310等飛機上裝備有燃油計算機，能夠實現在線故障診斷和報警功能。國內對于這項技術的研究剛剛起步，關于機載燃油泵故障模式、失效機理以及傳播影響的研究較少，主要根據故障維修手冊，通過拆解的方式進行故障診斷，造成極大的人力經濟資源浪費。燃油泵是一個復雜的機電系統，其數學或物理模型難以準確建立甚至無法實現，因此基于失效物理模型的方法不能有效對其進行狀態監測和故障診斷。當燃油泵發生故障時，其殼體振動信號和出口壓力信號均包含了豐富的故障信息，國內外學者廣泛通過提取振動信號[3-4]或壓力信號[5-6]故障特征的方式實現燃油泵的智能故障診斷。燃油泵的振動信號是典型的非線性、非平穩信號，傳統的時域和頻域分析方法不能有效提取其故障特征，因此本文采用小波包變換的方法提取振動信號特征。在提取完故障特征后，利用分類的方法實現故障診斷，常要的分類方法包括：決策樹分類方法、神經網絡分類方法[7]、貝葉斯分類方法、支持向量機(Support Vector Machine , SVM)[8-9]等分類方法。決策樹分類方法包括：ID3、C4.5、CART等；貝葉斯分類方法是利用概率統計知識進行分類的算法，需要大量的故障樣本和先驗故障概率，而燃油泵歷史故障樣本少，不能有效實現故障診斷；神經網絡方法具有自組織、自學習的特點，但是其網絡結構的初始化缺乏理論支撐，而且容易陷入局部最優解；SVM利用有限樣本信息，在解決小樣本、非線性及多模式識別中具有突出的優勢，但是SVM在進行參數尋優時，傳統的網購(Grid)搜索策略采取遍歷優化法，搜索速度較慢[10]。CHEN[11]用遺傳算法(Genetic Algorithm , GA)對SVM進行了參數優化，但是遺傳算法作為一種隨機優化算法，算法復雜且容易收斂于局部最優[12]。

針對機載燃油泵維護效率低、缺乏故障樣本等問題，本文首先搭建了一個機載燃油轉輸系統實驗平臺，模擬燃油泵在儲油箱中的工作過程；其次針對燃油泵典型故障模式，設計故障件，進行故障實驗，并測取泵徑向和軸向的振動加速度信號及出口壓力信號；然后提取壓力均值和振動信號不同頻段的能量值構造故障特征向量；最后提出混合遺傳變異思想的粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)來優化SVM的懲罰因子和核函數參數。最后用故障特征向量中的訓練集訓練改進的粒子群支持向量機(Modified PSO-SVM, M-PSO-SVM)分類模型，并用該分類模型對故障特征向量中的測試集進行分類，實現燃油泵的故障診斷。

1 燃油泵故障診斷實驗方案

1.1 機載燃油轉輸系統實驗平臺設計

燃油泵安裝在儲油箱內，主要功能是從儲油箱向供油箱或其他油箱輸油。本文研制了一個機載燃油轉輸系統實驗平臺，模擬燃油泵輸送燃油的任務，其結構如圖1所示，主要構成包括：軍用某型離心式機載燃油泵，儲油箱，供油箱，數據采集設備等。實驗裝置結構示意圖如圖2所示，利用振動加速度傳感器和壓力傳感器分別測量燃油泵正常狀態和五種故障狀態下的振動信號和出口壓力信號。。振動傳感器安裝在電機殼上3個互相垂直的點，如圖3所示，X、Y位于軸承處，Z位于電機殼頂部。壓力傳感器安裝在泵出口的油管上，如圖4所示。測試時，首先打開閥門，將儲油箱注滿燃油，接通泵電源，泵啟動后連續工作，待泵運行穩定后，采集泵振動信號和出口的壓力信號，信號采集結束后，關閉電源和閥門。

1.燃油泵；2.儲油箱；3.供油箱；4.振動傳感器；5.壓力傳感器；6.閥門；7.數據采集設備；8.主機；9.顯示器圖1 機載燃油轉輸系統實驗平臺結構示意圖Fig.1 Structure diagram of fuel transfer system experimental platform

圖2 實驗裝置結構示意圖Fig.2 Structure diagram of the experiment devices

圖3 振動傳感器安裝實物圖Fig.3 Physical map of vibration sensor installation

圖4 壓力傳感器安裝實物圖Fig.4 Physical map of pressure sensor installation

1.2 故障件設計及數據分析

對燃油泵進行故障診斷首先要獲取燃油泵的故障數據。該型燃油泵典型故障模式包括葉片損傷、擴散管損傷、滲漏、刮蹭、軸承磨損等5種，試驗故障件設計如圖5所示，其中(a)、(b)均是現有的返廠維修件，(c)是上沿因刮蹭而被磨尖發光的葉輪，(d)是已經無法滿足系統密封要求密封圈。軸承磨損也是采用返廠維修的磨損件，因為磨損只有0.02 mm，肉眼無法分辨，所以這里不展示磨損件圖片。

圖5 故障件實物圖Fig.5 Physical maps of defective parts

圖6 6種狀態下的振動信號及其頻譜Fig.6 Vibration signals and spectrums under six states

該燃油泵的電機為定頻電機，轉速5 600 r/min，實驗分別測取了泵在正常狀態和葉片損傷、擴散管損傷、滲漏 、刮蹭、軸承磨損5種故障狀態下的振動和壓力信號，每種狀態下分別記錄30組數據，每組數據包含4個通道，即3個振動信號通道和一個壓力信號通道，每個通道采樣頻率都是6 000 Hz，采樣時間為5 s。

圖6(a)～6(f)是該燃油泵6種狀態下3個方向的振動信號及其頻譜圖。從圖6中可見，6種狀態下，z方向的振動信號中包含了大量的噪聲，而且頻譜圖中沒有明顯的頻率特性，相比之下，故障導致泵的徑向振動幅值明顯增大，且頻譜圖中具有較明顯的特征頻率。因此對于故障識別而言，徑向的振動信號優于軸向的振動信號。故障分析信號重要特征之一就是要能反映系統故障特征，因此，本文以x軸和y軸振動信號作為故障分析信號。

圖7是6種狀態下的壓力信號及其頻譜，從圖中可見，不同狀態下壓力信號在頻域的特征并不明顯，壓力信號的基礎頻率99 Hz及其倍頻199 Hz、597 Hz成分基本沒有大的變化，但是故障狀態下壓力信號幅值明顯改變，實際應用中，當泵發生故障時，將直接影響出口壓力，當壓力達不到增壓要求時，泵就無法正常工作。因此，出口壓力信號也可作為該燃油泵的重要故障分析信號。

2 燃油泵故障特征參數提取

2.1 振動信號故障特征參數提取

由圖6可見泵的振動信號信息量大，而且具有非平穩、重復再現性不佳等特點，基于傳統時域或頻域的分析方法無法準確地分析信號特征。小波包分析具有時頻域的局部化能力，且其時間窗和頻率窗可依據其變換尺度適應性改變，在提取信號頻率特征的同時保持了信號的時域特征，MURALIDHARAN等[8]將小波包分析運用于離心泵振動信號特征提取，給出了小波包分解的詳細步驟，本文不再贅述。

小波庫中有豐富的小波基，其中db3小波具有二階消失矩，可以探測出信號中的高階奇異點，能夠捕捉較大的能量信號。本文用db3小波對振動信號進行三層小波包分解，分解為8個頻段內的信號。圖8是三層小波包分解示意圖。

S——原始信號；A——低通濾波；D——高通濾波圖8 三層小波包分解示意圖Fig.8 Three layers wavelet packet decomposition diagram

為確定診斷判據，需對信號進行定量化的表述。信號能量是信號時間序列分布特性的統計量，若離心泵發生故障，數據的分布特性也將發生變化。Ej是Dj頻段內信號能量：

(1)

式中:xj(k)為節點(3，j)重構信號的離散點的幅值，n為信號長度。

圖9 不同狀態下前四個節點的重構信號Fig.9 Reconstructed signals of the first four nodes under different states

由圖6可見故障狀態下，x軸和y軸方向振動信號大多分布在0 Hz～1 500 Hz的頻段，其對應三層小波包分解的前4個頻段D0～D3，由圖9可見，前四個頻段內，不同故障信號的能量有較大區別，因此，根據式(1)提取各自的前4個頻段的信號能量Ex0,Ex1,Ex2,Ex3,Ey0,Ey1,Ey2,Ey3作為故障特征參數。

2.2 壓力信號故障特征參數提取

由圖7可見，壓力信號在頻域的特征并不明顯，因此小波包分解信號頻段并不能提取有用的故障信息。但是不同狀態下壓力信號振幅的平均水平變化較大，因此，壓力均值是反映故障的重要信息，可作為重要的故障特征參數。

根據式(2)計算壓力均值：

(2)

式中:n為信號長度，pk為第k個采樣點壓力值。

2.3 故障特征參數歸一化

根據3.1、3.2分析，提取壓力均值Ep和x方向、y方向振動信號小波包分解前4個頻段信號能量值Ex0,Ex1,Ex2,Ex3,Ey0,Ey1,Ey2,Ey3作為離心泵故障信號特征參數。

由于壓力信號值較大，振動信號中故障頻率所在的頻段，其信號能量也較大，為了便于處理，將特征參數進行如下歸一化處理。

壓力信號故障特征參數歸一化處理：

ep=ymin+
(ymax-ymin)·(Ep-Epmin)/(Epmax-Epmin)

(3)

振動信號故障特征參數歸一化處理：

exj=ymin+
(ymax-ymin)·(Exj-Exjmin)/(Exjmax-Exjmin)

(4)

eyj=ymin+
(ymax-ymin)·(Eyj-Eyjmin)/(Eyjmax-Eyjmin)

(5)

其中：[ymin，ymax]是進行歸一化的區間，本文選擇[-1,1];Epmin、Epmax分別是壓力均值Ep中的最小值和最大值；Exjmin、Exjmax分別是x方向振動信號特征參數Exj的最小值和最大值；Eyjmin、Eyjmax分別是y方向振動信號特征參數Eyj的最小值和最大值；

根據式(1)～(5)，從燃油泵振動信號和壓力信號中提取不同狀態的故障特征參數。在每種故障狀態下構造60組故障特征向量，共360個故障樣本，其中，隨機分配180個作為訓練集，另外180個作為測試集。由于篇幅所限，表1只列出了每種故障狀態下的三組故障特征參數。

3 基于M-PSO-SVM的燃油泵故障診斷方法

3.1 M-PSO-SVM故障分類方法

SVM分類模型不僅考慮了對漸近性能的要求，而且追求在現有有限信息的條件下得到最優結果，因此它特別適用于小樣本的機器學習問題，而且泛化能力明顯高于基于傳統統計學的機器學習方法，計算復雜性與輸入模式的維數沒有直接關系，避免了維數災難，在故障診斷中具有較好的應用發展前景。本文上述的燃油泵故障分類問題就是典型的小樣本、非線性、高維模式識別問題，因此選擇SVM作為該問題的分類決策模型。

由VAPNIK的核空間理論可知，對于線性不可分問題，SVM就是通過內積核函數定義的非線性變換將輸入空間映射到一個高維空間，再在這個空間中求最優分類面。對于非線性分類問題，徑向基函數(RBF)所得到的分類超平面可最大程度逼近樣本空間[13]。因此本文采用徑向基函數作為核函數：

K(x,xi)=exp(-γ‖x-xi‖＾2)

(6)

式中:‖x-xi‖為兩個向量間的距離，γ為不等于0的常數。

綜上所述，本文采用SVM分類模型，采用徑向基函數作為核函數，對燃油泵進行故障分類。該模型的分類精度主要取決于徑向基函數中的γ和SVM中懲罰因子C，γ決定樣本特征向量在高維空間中的分布，C是對錯誤分類的懲罰系數，因此，需要對SVM參數(c，γ)進行優化。

表1 故障特征參數提取結果

粒子群算法是一種用于連續非線性函數優化的人工智能優化算法，王維剛等[14-15]將粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)運用于SVM參數尋優中，但是粒子位置的更新模式單一，使得其收斂速度在計算的后期效率不高，易陷入局部極值。因此本文將遺傳變異思想運用到粒子群算法中，在新的算法的每次迭代中，每個粒子有一定的概率被移動到比當前位置具有相對優勢的位置上，也就是說，每個粒子有一定的概率跳出局部最優，而找到全局最優解，該方法可以改善粒子群優化算法的搜索機制。本文用改進的粒子群算法對SVM參數(C，γ)進行尋優，優化SVM的分類性能。

圖10是混合遺傳變異思想的M-PSO-SVM故障診斷流程圖:

圖10 M-PSO-SVM算法流程圖Fig.10 Flow chart of M-PSO-SVM

下面對M-PSO-SVM算法進行具體說明：

(1)參數初始化

①初始化種群規模n、最大迭代次數M、pso參數局部搜索能力c1、pso參數全局搜索能力c2、變異概率p；

②初始化粒子位置和速度：

初始c值：xc(i)=(cmax-cmin)·rand+cmin；

初始g(即γ)值：xg(i)=(gmax-gmin)·rand+gmin；

c的初始速度：vc(i)=vcmax·rands(1,1)；

g的初始速度：vg(i)=vgmax·rands(1,1)；

其中，[xc(i)，xg(i)]為第i個粒子的位置向量；[vc(i),vg(i)]為第i個粒子的速度向量；cmin，cmax，gmin，gmax代表粒子位置極值，一般取默認值：cmin=gmin=0.1，cmax=gmax=100。

vcmin,vcmax,vgmin,vgmax代表粒子的速度極值，一般取默認值vcmin=vgmin=-60，vcmax=vgmax=60；rand為[0，1]之間的隨機數；rands(1,1)為[-1，1]之間的隨機數。

(2)適應度函數

適應度函數是PSO算法尋優的依據，本文選用SVM的交叉檢驗(cv-cross validation)方法構造適應度函數。K-fold cross validation 是用來驗證分類模型性能的一種統計方法，其基本思想是將原始數據均分為k組，一般取k=3,即將原始數據分為3組，將每個子集數據分別做一次驗證集，其余2組子集數據作為訓練集，這樣會得到3個模型，用這3個模型的分類準確率的平均值作為分類模型的適應度函數，來評判分類模型優劣。將K-CV的平均分類準確率作為適應度值，不但樣本利用率高，能較大程度提高小樣本分類精度，而且排除了隨機因素對分類模型的影響，能最大限度地提高SVM分類模型的分類準確率；

(3)迭代尋優

對每個粒子逐個更新速度和位置:

①速度更新：

vc更新公式：

vc(i)=

vg更新公式：

vg(i)=

式中:local_xc(i)、local_xg(i)分別代表第i個粒子迭代過程中c,g的最優解，global_xc、global_xg分別代表所有粒子在迭代過程c,g的最優解；c1，c2為正常數，代表學習因子，c1代表粒子向自身學習的成分，c2代表粒子向群體學習的成分。

②位置更新：

c值更新：

g值更新：

③變異操作

更新完第i個粒子的位置信息和速度信息之后，隨機生成一個隨機數，若rand

若k=1，令xc(i)=(cmax-cmin)·rand+cmin；

若k=2，令xg(i)=(gmax-gmin)·rand+gmin；

3.2 實驗結果及分析

用M-PSO-SVM算法對3.3節得到的機載燃油泵故障數據進行故障診斷，先對參數初始化：c1=1.5，c2=1.7，M=50，n=10，p=0.05。

表2 不同故障特征向量下，M-PSO-SVM的診斷結果

由表2分析可得如下結論：

(1)改變故障特征向量的維數，對M-PSO-SVM的復雜度影響較小，算法的診斷時間并沒有明顯的變化。

(2)由T=[ep,ex0,ex1,ex2,ex3,ey0,ey1,ey2,ey3]/[ep]的診斷結果可知，故障特征向量維數過大或過小，都會影響M-PSO-SVM的分類準確率，維數過大，存在信息冗余，干擾SVM的分類；維數過小，信息太少，無法區分眾多故障。

(3)由T=[ex0,ex1,ex2,ex3]/[ey0,ey1,ey2,ey3]/[ep]/ [ex0,ex1,ex2,ex3,ey0,ey1,ey2,ey3]的診斷結果可知，文獻[3-5]提出的只采用振動信號或者壓力信號中的一種作為故障信號的方法，并不能滿足多故障模式下故障診斷精度要求，分類準確率明顯降低，可見出口壓力作為燃油泵的重要性能參數，將其與振動信號一起作為故障分析信號，能大大提高燃油泵的故障診斷率。

(4)由T=[ep,ex0,ex1,ex2,ex3]/[ex0,ex1,ex2,ex3]和T=[ep,ey0,ey1,ey2,ey3]/[ey0,ey1,ey2,ey3]的診斷結果比較可知，y方向的振動信號優于x方向的振動信號，更能反映燃油泵的故障狀態，因此，取壓力信號和y方向的振動信號，即取T=[ep,ey0,ey1,ey2,ey3]時，用M-PSO-SVM即可實現對燃油泵100%的故障診斷率，該結論對于優化傳感器布局，簡化實驗裝置有重要指導作用。

根據結論(4)，取T=[ep,ey0,ey1,ey2,ey3]時，將M-PSO-SVM算法的適應度變化曲線與Grid-SVM、GA-SVM[11]進行比較如圖11～圖13所示，分類結果對比見表3。

表3 T′=[ep,e0,e1,e2,e3]時，Grid-SVM、GA-SVM、M-PSO-SVM的診斷結果

圖11 Grid-SVM適應度變化等高線Fig.11FitnesscontoursofGrid-SVM圖12 GA-SVM適應度變化曲線Fig.12FitnesscurvesofGA-SVM圖13 M-PSO-SVM適應度變化曲線Fig.13FitnesscurvesofM-PSO-SVM

通過對比分析圖11～13和表3可得到以下結論：

(1)由圖11可見，用傳統的Grid搜索策略進行參數尋優的SVM需要遍歷整個搜索空間，運行時間長，分類模型泛化能力較差，對于測試集的分類準確率只有83.33%，不能滿足故障診斷的實時性和精度要求。

(2)從圖12可以看出，雖然GA-SVM簡化了最優參數的搜索過程，縮短了診斷時間，但是第19步到32步的尋優過程非常緩慢，因為某個個體因競爭力太突出而控制了選擇運算過程，難以收斂。表3顯示GA-SVM對于測試集的分類準確度只有93.7%，說明所得到的分類模型并不是全局最優，樣本的隨機性和個體差異影響到GA-SVM模型的分類精度。

(3)由圖13可見，M-PSO-SVM迭代到15次以后，適應度值穩定在100%，可見PSO尋優算法簡單，沒有遺傳算法所用的選擇和交叉操作，運行時間大大縮短。同時，遺傳算法的變異思想可以幫助粒子以一定的概率跳出局部最優，選擇全局最優解，其訓練集和測試集的故障分類準確率均達到100%。因此M-PSO-SVM相對于傳統Grid-SVM和GA-SVM的優勢在于簡單、快速、全局最優，能夠滿足燃油泵實時狀態監測的要求。

4 結 論

本文以機載燃油泵實時狀態監測為背景，研制了機載燃油轉輸系統實驗平臺，針對燃油泵典型故障模式，設計故障件，進行故障實驗，并提出了一種基于小波包分析和改進粒子群支持向量機的燃油泵故障診斷方法，填補了南京機電液壓工程研究中心對其產品機載燃油泵故障診斷方法研究的空白。通過實驗分析與驗證，得到以下結論：

(1)本文研制的機載燃油轉輸系統實驗平臺能夠模擬燃油泵由儲油箱向供油箱轉輸燃油的任務，并有效地采集泵的故障信號。該平臺為獲取燃油泵故障數據并對其進行PHM研究提供了一種新的研究思路和手段。

(2)本文提取y方向的振動信號和出口壓力信號的特征參數進行故障診斷，實現了100%故障診斷率，該結果的重要結論：該實驗的傳感器布局可以進一步優化，只需一個振動傳感器和一個壓力傳感器就可以實現對泵的故障診斷，這對之后將傳感器集成到燃油泵內具有重要指導意義。

(3)燃油泵的振動信號在時、頻域上包含豐富的故障信息，而壓力作為燃油泵重要性能參數也是重要故障信號，將兩者結合起來，可以在多故障模式條件下，提高燃油泵的故障診斷準確率。

(4)將遺傳變異思想融入到粒子群算法中，可以發揮兩種算法各自的優勢，讓粒子以一定的概率跳出局部最優，找到全局最優解，該方法對SVM進行參數尋優，得到的分類模型在分類時間和分類準確率方面都優于GA-SVM和Grid-SVM。

本文下一步工作可以從理論上證明y方向振動信號為三個方向振動信號最優，并進一步對燃油泵故障預測與健康管理關鍵技術開展研究。

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Fault diagnosis and test platform for airborne fuel pumps

JIAO Xiaoxuan1, JING Bo1, QIANG Xiaoqing1, LIU Xiaodong3,4, LI Juan1,2, ZHOU Wei1

(1. College of Aeronautic and Astronautic Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China;2. Mathematics and Statistics, Ludong University, Yantai 264025, China;3. China Aviation Industry Jincheng Nanjing Electrical and Hydraulic Engineering Research Center, Nanjing 210000, China;4. Aviation Science and Technology Key Laboratory of Aviation Mechanical and Electrical System，Nanjing 210000, China)

Under the background of real-time status monitoring for airborne fuel pumps, aiming at lack of fault data and efficiency, and high-cost of now available fault diagnosis methods, a test platform of a fuel transfer system was developed and a fault diagnosis method based on wavelet packet analysis, modified particle swarm optimization and support vector machine (M-PSO-SVM) was proposed. The test platform could run tests for five typical fault modes of fuel pumps to acquire vibration signals and outlet pressure signals under malfunction conditions. The energy of different frequency bands of vibration signals extracted with the wavelet packet decomposition was regarded as characteristic parameters to construct fault feature vectors combined with the mean outlet pressures. The particle swarm optimization algorithm with the thought of genetic variation was presented to optimize the parameters of a SVM classification model. Meanwhile, the fault feature vectors were used to train and validate this classification model. The examples demonstrated that the test platform is quite effective to get fault signals of fuel pumps and the measurement points can be further optimized; the M- PSO-SVM has higher performances than Grid-SVM and GA-SVM do and it can meet the requirements of practical fault diagnosis.

fuel pump; test platform; wavelet package analysis; particle swarm optimization (PSO); support vector machine (SVM)

航空科學基金(20142896022)

2015-08-17 修改稿收到日期：2016-01-22

焦曉璇 男，博士生，1990年5月生

景博 女，博士，教授，博士生導師，1965年3月生 E-mail：jingbo_sensor@163.com

TP277

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.01.018