相似性聚类在直升机传动轴健康管理中的研究

直升机传动系统作为直升机的三大核心部件,其安全余度小,直接影响着直升机的安全性能。传动轴作为传动系统中的核心部件,其安全性能关系直升机安全。利用智能算法对传动系统数据进行分析和提取,用于直升机异常状态监测与健康管理,是智能航空和物联航空发展的热点核心技术。以直升机传动轴为研究对象将提出一种加权的相似性聚类的方法,将其用于传动轴故障特征提取,实验表明其具有独特的优越性,很好地解决了传动轴故障特征提取和数据降维处理等问题。与传统的相似性聚类方法相比,其在传动轴故障特征提取方面有了很大的进步,提高了传动轴故障早期和细微故障的分辨率和准确率。用先进智能算法解决了传动系统中故障诊断依靠工人经验的弊端,提高了效率,保证了安全,为未来智能航空中智能故障诊断提供了思路。