基于滑油磨粒聚类分析的航空发动机故障诊断

为了有效分析滑油状态,实现基于滑油状态分析的航空发动机关键部件磨损状况监测,开展了基于滑油磨粒聚类分析 的航空发动机故障诊断研究。利用主成分分析算法提取滑油磨粒的关键特征参数;结合关键特征参数,利用支持向量机模型进行 滑油磨粒的聚类识别。并通过对改进粒子群算法进行分析,利用自适应权重粒子群算法和异步收缩因子粒子群算法对支持向量 机模型进行优化,以提高聚类的准确性。以滑油光谱数据为例,进行了滑油磨粒聚类试验。试验结果表明：通过2种改进粒子群 优化的支持向量机模型仿真,可实现航空发动机滑油中磨粒的聚类识别,识别精度高达99.7%,且监测和诊断结果与实际故障一 致。研究结果可为航空发动机的滑油状态监测和故障诊断提供依据。