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基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断
引用本文:周寒,莫李平,刘渊,王奕首,卿新林.基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断[J].航空计算技术,2023(2):45-49.
作者姓名:周寒  莫李平  刘渊  王奕首  卿新林
作者单位:1. 厦门大学;2. 中国航发湖南动力机械研究所
基金项目:国家自然科学基金项目资助(51975494);
摘    要:为有效解决航空发动机气路故障诊断难题,建立了基于特征优化与改进KNN的航空发动机气路故障诊断模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入改进KNN算法,建立基于特征优化与改进KNN算法的故障诊断模型;为验证所建立故障诊断模型的准确性,在四台CFM56-7FB发动机数据上进行实验验证,结果表明:基于特征优化与改进KNN算法的故障诊断模型的准确率可达98%以上,能够达到智能诊断的目的。

关 键 词:航空发动机  故障诊断  特征优化算法  改进KNN算法
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