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发动机及控制系统状态监测方法研究
1
作者
陈前景
金鹏
+2 位作者
王亚伟
彭瑞轩
鲁峰
《软件》
2023年第7期13-17,共5页
本文针对发动机及控制系统并发故障的情况,设计一种基于决策级融合的单传感器自调整预测模型,提出一种基于数据驱动算法Meta-OSELM,用于构造发动机传感器的解析余度。并考虑多传感器发生故障时,基于信号融合传感器解析余度算法失效问题...
本文针对发动机及控制系统并发故障的情况,设计一种基于决策级融合的单传感器自调整预测模型,提出一种基于数据驱动算法Meta-OSELM,用于构造发动机传感器的解析余度。并考虑多传感器发生故障时,基于信号融合传感器解析余度算法失效问题,设计一种基于决策级融合的自调整预测模型,实现涡扇发动机的传感器自调整预测,并进行发动机及控制系统并发故障下的故障监测与诊断验证。
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关键词
发动机控制系统
故障监测
解析余度
meta-oselm
下载PDF
职称材料
题名
发动机及控制系统状态监测方法研究
1
作者
陈前景
金鹏
王亚伟
彭瑞轩
鲁峰
机构
中国航空发动机研究院
南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室
出处
《软件》
2023年第7期13-17,共5页
基金
航空发动机及燃气轮机基础科学中心项目(P2022-B-V-002-001)。
文摘
本文针对发动机及控制系统并发故障的情况,设计一种基于决策级融合的单传感器自调整预测模型,提出一种基于数据驱动算法Meta-OSELM,用于构造发动机传感器的解析余度。并考虑多传感器发生故障时,基于信号融合传感器解析余度算法失效问题,设计一种基于决策级融合的自调整预测模型,实现涡扇发动机的传感器自调整预测,并进行发动机及控制系统并发故障下的故障监测与诊断验证。
关键词
发动机控制系统
故障监测
解析余度
meta-oselm
Keywords
engine control system
fault monitoring
analytical redundancy
meta-oselm
分类号
TK418 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
发动机及控制系统状态监测方法研究
陈前景
金鹏
王亚伟
彭瑞轩
鲁峰
《软件》
2023
0
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