应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。     

应用SVM的发动机故障诊断若干问题研究

支持向量机能够克服一般神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等不足。提出一种基于支持向量机的航空发动机气路部件故障诊断方法,讨论了支持向量机的核函数选择和参数确定问题,并对"块算法"进行了分析。仿真实验表明,设计的正则化参数和核参数合理,故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行正确诊断。     

基于支持向量机的航空发动机故障诊断

支持向量机是一种具有完备统计学习理论基础和出色学习性能的新型机器学习方法,它能够较好地克服神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等缺陷。提出一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法,应用该方法成功地对发动机气路部件的几种典型故障进行了正确诊断。在对检验样本施加噪声后,支持向量机构成的故障分类器仍然能够满足发动机故障诊断的要求,表明提出的故障诊断算法具有良好的鲁棒性,可以作为工程应用的基础。      

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

神经网络集成在发动机故障诊断中的应用研究

提出一种基于A daBoost的集成神经网络故障诊断方法,利用多层前向神经网络作为故障弱分类器,通过简单地训练若干个单一神经网络并将其预测结果进行合成,实现了对航空发动机多类故障的诊断。针对一个涡轮喷气发动机气路部件的仿真实验表明,这种方法提高了最终故障分类器的泛化能力,便于工程应用。      

涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。     

基于大规模训练集SVM的发动机故障诊断

提出了一种新的学习策略,用于解决发动机故障诊断中大规模支持向量机(SVM)的训练问题.通过保留初始SVM分类器支持向量超平面附近的样本以及错分样本,使最终得到的约减集规模明显缩小,从而可在保持较高分类精度的前提下使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短.探讨了序贯最小优化(SMO)算法的参数选择和实现过程中的关键问题,为这种极具潜力的算法在发动机故障诊断中的实际应用奠定了坚实的基础.仿真实例表明,这种基于大规模训练集SVM的发动机故障诊断方法有效、可靠,容易实现,可以作为工程应用的基础.      

基于逆跟踪控制的航空发动机气路健康参数估计修正方法研究

针对新型航空发动机气路部件状态监控缺乏故障样本的不足,利用发动机非线性模型和气路故障模拟方法,获取故障样本,运用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)建立气路健康参数的(理想)估计器。主要工作是在LSSVR的基础上,从逆跟踪控制的角度,设计了基于逆模型在线辨识与变结构控制相结合的修正系统,减小理想估计器与真实发动机之间由于测量噪声与系统噪声对估计精度造成的影响。通过仿真实验,离线修正后,估计值的相对误差最大值从69%缩小5%,在线修正后,估计值的相对误差最大值从69%缩小13%,修正系统有效地提高了性能估计的准确度,减小了气路部件状态监控的误判和误诊的概率。     

基于改进K-SVD字典训练的涡扇发动机气路突变故障稀疏诊断方法

以典型气路突变故障信号的稀疏特性为基础,通过对涡扇发动机部件特征原子组进行分类,提出了改进K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的稀疏诊断方法,并结合气路典型突变故障开展了仿真实验研究。仿真结果表明:相比于拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法,改进K-SVD方法对故障定位准确,无故障部件健康参数变化为0,可有效提高故障部件辨识度,避免误诊断;计算耗时与EKF方法基本相等,仅为UKF方法的03%,是一种有效的航空发动机气路突变故障在线诊断方法。     

DiverseAdaBoost-SVM分类方法及其在航空发动机故障诊断中的应用

 提出采用考虑到精度/差异权衡的SVM作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——Diverse AdaBoost-SVM。该方法通过在一组具有适当精度的弱分类器中进一步选择具有较大差异性的弱分类器，对这些具有较大差异性的弱分类器进行组合，从而较好解决AdaBoost算法中存在的精度/差异权衡的难题；同时该方法也较好地解决了现有的AdaBoost方法存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数T的合理选取问题。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断，结果表明和其他方法相比，Diverse AdaBoost -SVM方法具有更好的泛化性能，更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类,也更适合对非对称故障样本集进行分类。     

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.      

航空发动机故障的支持矢量机智能诊断

引入支持矢量机和多元分类算法到航空发动机故障诊断当中。通过设计的多元分类支持矢量机构建了小样本多参数航空发动机故障智能诊断模型，然后通过发动机故障仿真器对典型发动机气路故障进行了诊断。结果表明，支持矢量机具有优秀的故障学习能力，采用它进行航空发动机故障诊断是可行、有效的。     

基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断灵敏性分析

研究了基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断的灵敏性问题.首先利用两个带机匣的航空发动机转子试验器进行了冲击响应试验,比较了滚动轴承处冲击激励引起的轴承座测点响应和机匣测点响应的差别;然后利用这两个带机匣的转子试验器进行了滚动轴承故障模拟试验,详细对比分析了轴承座测点信号和机匣测点信号的时域波形、频谱和小波包络谱.结果表明:当滚动轴承和机匣的连接刚度较小时,故障滚动轴承的振动信号传递到机匣上时会产生很大的衰减,然而利用传统的基于小波包变换的包络解调方法仍然可以很好地诊断出外圈故障和内圈故障,对于滚动体故障的诊断效果略差.研究结果对于实际中基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断提供了试验依据.      

涡扇发动机涡轮和机匣碰摩故障飞行试验研究

受装机空间限制,小涵道比涡扇发动机通常仅采用发动机振动值表征发动机的振动情况,无法准确对异常振动进行定位分析和排除。针对某台涡扇发动机在试飞中出现的发动机振动值异常现象,利用机载加装的应变片和振动传感器的测量数据,对故障现象进行了详细分析。结果表明:涡轮和机匣的碰摩导致发动机发动机振动值异常增大。总结了该型涡扇发动机涡轮和机匣碰摩中发动机振动值的发展趋势的特征,为迅速、准确定位后续飞行试验中的同类故障提供借鉴。     

基于SVM和SNN的航空发动机气路故障诊断

为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和协同神经网络(SNN)相结合的故障诊断方法.首先利用参数优化后的SVM对测量数据进行初步故障诊断分类,对诊断结果进行分析统计,得出难以区分的相似故障类型,并根据SNN对这些相似故障进一步地区分判断,最后根据实际数据对此故障模型进行仿真.结果显示:基于SVM的初步故障诊断准确率达到96%;而经过SNN进一步地相似故障区分后,诊断准确率提升到100%.     

航空发动机控制律容错重组设计

针对发动机数字电子控制系统中传感器易于出现故障的特点,以某型发动机为例,采用基于控制律容错重组方法在飞行包线内的不同点上设计出了发动机容错控制器。仿真结果表明：该控制器具有很好的容错能力,故障情况下系统的动态品质与正常情况下系统的动态品质具有良好的一致性。     

基于模糊粗集的航空发动机特征参数提取算法

提取发动机性能状态的特征参数,是提高发动机故障识别正确率和可靠性的必要条件.针对实际航空发动机故障参数所具有的模糊和连续性特点,提出了一种基于模糊粗糙集的特征参数提取算法,并应用到某型航空发动机故障识别.研究结果表明:属性约简的核则为导致发动机故障的特征参数,以此特征参数进行故障诊断,可保证较高的诊断精度;同时,该算法的抗干扰性提高了整个系统故障识别的正确率.该算法可用于航空发动机故障分类、故障诊断以及状态监控.