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高压压气机性能老化预测和影响分析 总被引:1,自引:1,他引:0
以高压压气机为例,确定效率和流量损失作为性能衰退分析的主要因素。得到叶片粗糙度引起的效率和流量损失变化规律,利用神经网络建立并验证其对应关系。提出运用主成分分析将两个中间变量转化成单一变量,通过引入性能衰退综合指数,建立飞行循环数与叶片粗糙度的函数关系。利用时间序列三次指数平滑方法对性能衰退进行预测,效果较好。将高压压... 相似文献
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针对测量参数存在的非线性、参数间的耦合性以及噪声干扰,将量子粒子群算法引入到流形学习的参数选择中,结合径向基神经网络,提出了一种故障诊断方法。邻域个数和约简维数是流形学习中的关键问题。结果表明:该方法首先利用量子粒子群算法优选邻域个数、约简维数和径向基函数的参数,再利用等距特征映射(ISOMAP)对原始参数进行非线性降维,提取其低维流形特征,从而进行故障分类。结果表明:该方法能够有效地对发动机各种复合故障进行分类,精度达到97.33%,量子粒子群优于基本粒子群优化的分类结果;其分类精度明显优于主元分析(PCA)、核主元分析(KPCA)方法,且有很强的抗噪能力。 相似文献
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为研究发动机在使用过程中的性能衰退,提出了一种发动机部件性能参数残差序列分析方法。利用发动机模型进行发动机测量参数对部件性能参数的敏感度分析,优化选取充分表征发动机性能衰退的部件性能参数,建立性能参数多元线性回归模型,得到了性能参数的残差序列,通过对残差序列的统计量分析,成功地确定了发动机性能突变时刻,为发动机的维护起到了一定的指导作用。 相似文献
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