基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断 |
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作者姓名: | 周寒 莫李平 刘渊 王奕首 卿新林 |
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作者单位: | 1. 厦门大学;2. 中国航发湖南动力机械研究所 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目资助(51975494); |
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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。
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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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