基于T-S模糊KPCA模型的分布式控制系统传感器故障诊断

为减小航空发动机多工况的工作特性和分布式控制系统非线性网络环境对故障诊断系统的影响,针对航空发动机分布式控制系统,提出一种基于T-S模糊KPCA模型的传感器故障诊断方法。首先采用C均值模糊聚类法,以油门杆角度为样本标签,对样本空间进行模糊分类,再通过模糊相似矩阵剔除各样本子空间的野值点;其次建立标称工况的KPCA模型,并利用训练样本对非标称工况的隶属度函数进行辨识,得到全工况T-S模糊KPCA模型;最后利用统计量T 2和SPE对传感器故障进行检测,并采用数据重构方法对故障传感器进行隔离定位。仿真结果表明该方法对发动机的任意稳定工况具有自适应能力,能够在非线性网络环境下对正常样本和故障样本保持较低的虚警率和漏报率。当多个传感器同时发生故障时,能够准确找到故障源,实现对故障传感器的隔离。