应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。     

基于SVM和广义粗糙度特征的航空发动机振动故障诊断方法

通过对航空发动机振动信号进行小波分解,依据多尺度空间局部能量分布和粗糙性提取基于子带信号能量加权广义粗糙度特征实现对振动情况的描述.然后将上述特征送入支持向量机(support vector machine,简称SVM)分类器进行训练,根据分类器的输出结果判断航空发动机的工作状态和故障类型.通过对实测航空发动机试车时得到的振动信号的实验分析结果表明,该算法可以有效地识别发动机的振动故障.      

基于SVM和SNN的航空发动机气路故障诊断

为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和协同神经网络(SNN)相结合的故障诊断方法.首先利用参数优化后的SVM对测量数据进行初步故障诊断分类,对诊断结果进行分析统计,得出难以区分的相似故障类型,并根据SNN对这些相似故障进一步地区分判断,最后根据实际数据对此故障模型进行仿真.结果显示:基于SVM的初步故障诊断准确率达到96%;而经过SNN进一步地相似故障区分后,诊断准确率提升到100%.     

应用SVM的发动机故障诊断若干问题研究

支持向量机能够克服一般神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等不足。提出一种基于支持向量机的航空发动机气路部件故障诊断方法,讨论了支持向量机的核函数选择和参数确定问题,并对"块算法"进行了分析。仿真实验表明,设计的正则化参数和核参数合理,故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行正确诊断。     

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.     

基于一类辨识的航空发动机故障诊断

在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,引入了基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计了基于一类辨识的一类分类器,并将它运用到航空发动机故障诊断中。通过对几种典型故障的分析,证明了该方法的有效性。     

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.      

基于Boosting-SVM算法的航空发动机故障诊断

提出了一种利用支持向量机(SVM)作为弱基分类器、Boosting算法进行加权融合的航空发动机故障诊断算法.该算法具有支持向量机的强分类能力,又具有Boosting算法适合不均衡数据集的特点.为验证算法的有效性,采用外场实测的滑油光谱分析数据针对传动系统的轴承、减速齿轮和滑油系统3类故障进行了验证.为去除实测数据之间的冗余、降低特征维数,提高算法执行效率,采用主元分析(PCA)和粗糙集理论(RST)进行故障特征压缩和提取.利用实测数据构造了Boosting支持向量机分类器.最后,实验结果表明Boosting-SVM算法可以显著提高SVM分类器的推广性能.针对实测数据,3种故障平均识别准确率由79.4%提高到了85.7%.     

基于支持向量机的航空发动机整机振动故障诊断技术研究

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的一种新型机器学习方法,由于它出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。针对某型航空发动机整机振动过大的现象,提出了一种基于支持向量机（SVM）的整机振动故障诊断方法。首先介绍了SVM理论,然后根据SVM学习方法的结构风险最小化原则,对某型航空发动机已知的整机振动故障模式数据进行了训练和预测,并建立了基于SVM的航空发动机整机振动故障诊断模型。最后通过对已有故障模式进行诊断预测,证明该方法在航空发动机整机振动故障诊断方面具有良好效果。     

基于支持向量机的航空发动机故障诊断

支持向量机是一种具有完备统计学习理论基础和出色学习性能的新型机器学习方法,它能够较好地克服神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等缺陷。提出一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法,应用该方法成功地对发动机气路部件的几种典型故障进行了正确诊断。在对检验样本施加噪声后,支持向量机构成的故障分类器仍然能够满足发动机故障诊断的要求,表明提出的故障诊断算法具有良好的鲁棒性,可以作为工程应用的基础。      

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机（SVM）的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号（包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障）的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.      

基于NN-ELM的航空发动机燃油系统执行机构故障诊断

提出了一种航空发动机执行机构及其传感器单一故障诊断及定位方法.首先通过执行机构模型判断是否发生故障,然后运用发动机逆模型对故障进行定位.基于离线训练BP(back propagation)神经网络建立执行机构模型,根据某半物理仿真试验台的测试数据训练网络参数.提出离线训练和在线训练相结合的极端学习机(ELM)算法建立发动机逆模型,使网络在初始时刻就具有诊断能力,工作过程中具有适应能力,且在线训练过程采用阈值判别法筛选训练样本,减小了在线训练时间,提高了逆模型的实时性.以某型发动机燃油系统执行机构为例的设计和仿真结果表明:该诊断系统能够准确地对发动机在稳态和动态工况以及蜕化状态下的执行机构及其传感器单一故障进行准确诊断和定位,具有很好的实时性.      

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

Aero-engine fault diagnosis applying new fast support vector algorithm

A new fast learning algorithm was presented to solve the large-scale support vector machine ( SVM ) training problem of aero-engine fault diagnosis.The relative boundary vectors ( RBVs ) instead of all the original training samples were used for the training of the binary SVM fault classifiers.This pruning strategy decreased the number of final training sample significantly and can keep classification accuracy almost invariable.Accordingly , the training time was shortened to 1 / 20compared with basic SVM classifier.Meanwhile , owing to the reduction of support vector number , the classification time was also reduced.When sample aliasing existed , the aliasing sample points which were not of the same class were eliminated before the relative boundary vectors were computed.Besides , the samples near the relative boundary vectors were selected for SVM training in order to prevent the loss of some key sample points resulted from aliasing.This can improve classification accuracy effectively.A simulation example to classify 5classes of combination fault of aero-engine gas path components was finished and the total fault classification accuracy reached 96.1%.Simulation results show that this fast learning algorithm is effective , reliable and easy to be implemented for engineering application.     

基于LS-SVM的飞控系统传感器故障诊断

针对飞控系统故障诊断难的问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)设计了一个飞控系统传感器的故障诊断系统.仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于LS-SVM的故障诊断系统能对各型传感器的故障进行诊断和定位,验证了该方法的有效性和先进性.     

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.