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发动机转子系统早期故障智能诊断
被引量:
7
1
作者
王仲生
姜洪开
徐一艳
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期242-246,共5页
在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先...
在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。
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关键词
飞机发动机
转子
早期
故障
特征提取
故障
分类识别
故障智能自愈监控
原文传递
题名
发动机转子系统早期故障智能诊断
被引量:
7
1
作者
王仲生
姜洪开
徐一艳
机构
西北工业大学航空学院
出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期242-246,共5页
基金
国家自然科学基金(50675178
60472116)
文摘
在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。
关键词
飞机发动机
转子
早期
故障
特征提取
故障
分类识别
故障智能自愈监控
Keywords
aero-engine
rotors
early fault feature extracting
fault classification identification
fault intelligent self-recovery monitoring (FISRM)
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
发动机转子系统早期故障智能诊断
王仲生
姜洪开
徐一艳
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
7
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已选择
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