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针对液体火箭发动机推进系统超高维故障样本数据的聚类问题 ,提出基于演化策略的最优统计聚类算法。为预防算法过早收敛 ,演化策略采用了父本适应值的动态调整值与共享函数 ,并针对超高维数据聚类提出了控制参数的适应性调整技术 ;为使算法能最终跳出局部最优死区 ,提出算法的局部调整策略。该算法用于液体火箭发动机典型故障仿真数据集分析 ,并取得了最优聚类结果。此外 ,还基于IRIS数据集比较了该算法与FKCN模糊自主聚类算法。仿真分析表明了算法在高维数据聚类分析中的优点。 相似文献
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基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。 相似文献
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针对HCM聚类算法对初始值和学习参数具有较强依赖性的缺点,提出了GA-HCM混合聚类算法。应用改进的基因算法为HCM算法选取初始种子解,使滑动数据窗上的聚类算法以功能层次分明的“导师一学生”制智能结构出现,从而实现了“精”与“初”相结合的解空间搜索算法,使HCM聚类算法能较快收敛到问题的最优解。同时针对液体火箭发动机系统动力学的特殊性,利用我们提出的一种适用于离线或在线系统故障检测与诊断的算法框架,基于实际试车数据对GA-HCM混合聚类算法进行了准实时的数字仿真。仿真结果表明该算法基本上克服了HCM算法的缺点,能有效地用于液体火箭发动机的事后故障分析或在线故障诊断。该故障诊断框架能区分干扰噪声、永久性故障或间歇性故障所引起的异常数据现象,并能形成当前系统的故障特征模式。对缓变故障的早期检测能力使该算法框架极富应用前景。 相似文献
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针对液体火箭发动机测量参数选择这一难题,提出一种基于模型的、提高故障分辨能力和系统可靠性的液体火箭发动机测点选取方法。基于发动机系统非线性静态特性数学模型,建立常见发动机故障下的故障特征库,并采用飞行数据验证其准确性;分别基于凝聚层次聚类算法、蒙特卡洛方法和失效模式影响分析(FMEA)构建了发动机测量特征子集的故障分辨种类数、鲁棒性和系统可靠性3种评价指标,并基于改进的多目标二进制粒子群算法(MOBPSO)开展优化设计。优化后的测点排布,可分辨故障从9种提高到13种,鲁棒性与原排布相当,风险指数略有上升;进一步探究了副系统混合比在故障分辨中的重要作用并分析其机理。本文提出的方法对其他复杂、闭环动力系统测量特征的选择具有较好的应用价值。 相似文献
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为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差(Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH)模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归(Auto-Regressive,AR)模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。 相似文献
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为解决液体火箭发动机故障标签缺失条件下流数据无监督检测问题,以及满足不同发动机台次和不同工况的自适应检测需求,基于增量学习思想,提出了基于增量式孤立森林的异常检测算法。设计了多工况流数据检测条件下的在线更新策略、异常分数表达式,并通过更新停止策略避免故障数据对模型的污染。利用多台次试车数据对该模型进行验证,并与传统方法进行比较,结果表明,该算法能够对样本异常程度进行量化评价,能够有效检测早期缓变故障,其F1指标较原始孤立森林算法提高了43%,检测及时性优于红线算法和自适应阈值算法。 相似文献
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传统的文本聚类算法存在文本向量维度过高,算法易陷入局部最优问题。针对上述问题,提出了一种适用于文本的基于潜在语义索引的谱聚类方法,该方法应用了潜在语义索引和谱聚类方法的优点。不仅分析了词与词之间的语义关系,而且适用于任意形状分布的样拳数据聚类。针对航空安全报告的聚类实验表明,该方法取得了较好的聚类效果。 相似文献
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液体火箭发动机推进弹道式导弹总体设计参数的全局最优化问题是亟待解决的计算问题。遗传算法具有全局搜索能力强、鲁棒性强、适于并行处理的特点,而Powell算法具有很好的求解局部最优解的能力。将两种方法进行有效改进后使之相结合,设计出并行全局最优化混合遗传算法。并以此为基础,建立了液体火箭发动机推进弹道式导弹总体优化设计模型。以液体火箭发动机推进弹道式导弹的起飞质量最小为目标,对液体推进剂弹道式导弹设计参数进行了优化设计。数值优化结果表明:该混合算法提高了搜索全局最优解的速度,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优设计参数。 相似文献
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针对运载火箭复杂系统的故障检测难以建立准确的数学模型的问题,研究了基于数据驱动的数据挖掘异常检测算法,对多种数据挖掘算法在运载火箭发动机异常检测的应用进行了研究和分析,提出了基于混合概率密度统计的多策略异常检测评价算法。该算法基于非监督学习的算法挖掘火箭发动机不同参数间的正常关联模型,火箭发动机早期的异常数据会引起正常关联模型的破坏,引入混合概率密度统计的多策略异常检测评价机制,可以有效屏蔽参数测量故障对系统故障检测的影响,从而更加准确给出系统异常程度。使用发动机历史试车数据作为样本进行特征模型的训练,使用一元、多元和混合概率密度模型对存在异常的发动机试车数据进行了实时异常检测的实验验证。实验结果表明,相比传统基于阈值和规则的异常检测算法,基于概率密度统计的多策略异常检测算法不仅可给出系统的正常和异常的状态,还可计算各参数和整个系统的异常值,为运载火箭进一步的故障诊断提供更加灵活的参考。 相似文献
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为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态,提高其安全性,降低其故障带来的破坏程度,提出了短数据均值自适应阈值算法(SDM—ATA),建立了实时故障检测的统计学模型、研究了阈值区间均值与方差的自适应计算及其带宽系数的自适应训练、故障综合决策逻辑,以及故障数据对阈值贡献的踢除等方法,并利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证。结果表明,SDM—ATA没有发生误检测情况,并具有实时故障检测的能力。 相似文献
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针对航空发动机多余度智能传感器故障诊断问题,提出一种基于数据融合的故障诊断方法。该方法采用改进的模糊C均值聚类算法对多余度传感器信息进行数据融合,将多余度敏感单元测量值划分为合适的几个类,然后根据少数服从多数的原则,选择含有最多敏感单元测量值的类的中心作为融合值,并通过计算各个敏感单元测量值与融合值之间的残差来监控传感器的故障情况。仿真结果表明,得到的融合值具有较高的精度,绝对误差在0.5℃以内,通过判断残差可完成传感器故障自检测与定位。 相似文献