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基于FSVM改进隶属度的发动机振动性能分析
引用本文:郭秩维,费成巍,白广忱.基于FSVM改进隶属度的发动机振动性能分析[J].推进技术,2013,34(2):263-268.
作者姓名:郭秩维  费成巍  白广忱
作者单位:1. 中航工业沈阳发动机设计研究所,辽宁沈阳110015;北京航空航天大学能源与动力工程学院,北京100191
2. 北京航空航天大学能源与动力工程学院,北京,100191
基金项目:国家自然科学基金(51175017);北京航空航天大学博士研究生创新基金(YWF-12-RBYJ-008)
摘    要:为了更有效地掌握航空发动机振动性能的影响因素,提出了改进FSVM信息熵的融合定量分析方法.首先,对模糊支持向量机(FSVM)的模糊隶属度函数进行改进,建立多类模糊隶属度计算模型.再将该方法应用到航空发动机整机振动性能评估,计算出振动故障模式与故障原因之间的权值,建立了一个多参数的发动机振动性能分析模型;并对各类振动原因对发动机整体性能的影响进行定量分析,为发动机的振动抑制提供量化参考指标.最后,通过与实际经验作比较,验证了该方法是可行和有效的.

关 键 词:航空发动机  模糊支持向量机  信息熵  模糊隶属度  性能分析
收稿时间:2011/11/19 0:00:00
修稿时间:2012/4/23 0:00:00

Improved Fuzzy Membership Method in FSVM for Aeroengine Vibration Performance Fusion Analysis
GUO Zhi-wei,FEI Cheng-wei and BAI Guang-chen.Improved Fuzzy Membership Method in FSVM for Aeroengine Vibration Performance Fusion Analysis[J].Journal of Propulsion Technology,2013,34(2):263-268.
Authors:GUO Zhi-wei  FEI Cheng-wei and BAI Guang-chen
Institution:AVIC Shenyang Engine Design and Research Institute, Shenyang 110015, China ;School of Jet Propulsion, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191, China;School of Jet Propulsion, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191, China;School of Jet Propulsion, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191, China
Abstract:
Keywords:Aeroengine  Fuzzy support vector machine  Information entropy  Fuzzy membership  Performance analysis
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