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粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度. 相似文献
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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。 相似文献
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针对涡扇发动机气路部件故障导致控制性能下降甚至影响安全性的问题,提出了一种增益调度容错控制器设计方法。在全飞行包线内对发动机不同的工作点,基于部件线性化方法建立高精度的带健康参数的发动机线性化模型,并设计相应的卡尔曼滤波器构建气路部件故障诊断模块,估计出反映发动机气路部件故障程度的健康参数;针对不同工作点处正常状态和部件故障状态的线性化模型,分别设计一系列的鲁棒控制器,并根据调度参数和健康参数对发动机进行增益调度控制,以某型民用涡扇发动机为对象实现控制器的仿真验证。仿真结果表明:通过引入健康参数这一新的调度变量实现了增益调度容错控制,改善了原控制系统在气路部件发生故障导致部件流量和效率较大变化时的控制效果,保证了系统的稳定性;同时,在全飞行包线范围内有效地实现了气路部件故障下控制指令跟踪,达到了期望响应性能,控制误差、超调量和调节时间都很小,符合发动机控制系统技术要求。 相似文献
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应用SVM的发动机故障诊断若干问题研究 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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采用气路分析法诊断发动机气路部件故障。将数字仿真模型不仅作为研究手段而且作为一种诊断方法引入到故障诊断中。提出了通过调整发动机特性,用数字仿真模型模拟发动机故障,以及求解发动机性能变化的方法。探讨了影响故障诊断精度的各种因素并提出了改进措施。通过大量的仿真实验验证了所提出的这种方法是可行的。阐述了根据飞行记录数据推算发动机部件性能变化趋势的原理和方法。 相似文献
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基于AANN的数字滤波技术 总被引:1,自引:0,他引:1
航空发动机在高温、高压、高转速及较大振动等恶劣的条件下工作时,其控制系统中的传感器很容易受到干扰,所以发动机测量参数中常常包含较大的噪声,另一方面,发动机的测量参数多于其独立变量的数量,即在这些测量参数中存在冗余信息。AANN(自联想神经网络)通过对信息的压缩及解压缩过程,能够利用冗余信息抑制其测量噪声。在发动机故障诊断过程中,应用自联想神经网络对测量参数进行预处理,可以大大提高故障诊断的准确率。 相似文献
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针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波(SANNWA PF)算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用正态分布的方式进行分裂,采用反向传插(BP)神经网络进行权值调整,缓解了粒子的退化和贫化,具有更强的自适应性能和跟踪能力。通过一维非线性跟踪模型和航空发动机气路故障诊断仿真研究表明:SANNWA PF算法具有良好的非高斯性能,相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%,航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%,诊断速度分别提高约7倍和10倍。 相似文献
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介绍了气路分析法、人工神经网络和故障树分析法在航空发动机故障诊断中的应用 ,描述了采用这些方法开发的状态监视与故障诊断系统的结构、界面、数据库系统、神经网格和故障树 相似文献