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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 总被引:3,自引:1,他引:2
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。 相似文献
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以提高航空发动机故障诊断的快速性和准确性为目的,基于人工免疫理论中的克隆选择算法,结合聚类分析方法,提出了基于免疫聚类分析的故障特征提取方法。该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征,得到最有利于分类的子特征集,提高了分类器的分类性能。并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。多类支持向量机的分类实验表明,经过基于免疫聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力,为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据。 相似文献
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为了深入研究航空发动机故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的航空发动机故障诊断方法。通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障,并得到对应的运行状态参数;从每种故障类型下的长时间序列的状态参数中提取出向量化的曲线特征,构成故障样本;将故障样本带入SDAE模型中进行深度特征提取,经过前向传播和反向微调得到训练好的模型用于发动机故障诊断。结果表明:GSP能够通过参数更改来模拟微弱故障下的状态参数,从而构建多故障样本集;SDAE的重构误差和反向传播误差能够快速收敛到较小值,SDAE的故障诊断正确率为99.5%;与深度信念网络(DBN)、人工神经网络(ANN)以及经典机器学习方法支持向量机(SVM)相比,SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。 相似文献
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应用SVM的发动机故障诊断若干问题研究 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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基于航空发动机正常工况下的数学模型,结合航空发动机实际运行状况,确立了几种发动机的典型运行故障。通过对故障进行分析,选取对故障比较敏感的气动或性能参数作为故障诊断参数。最后,在以上基础上建立航空发动机故障数学模型。 相似文献
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航空发动机全生命周期内的故障诊断一直是研究的热点,为保障航空发动机在性能退化条件下故障诊断算法的可靠性,对考虑性能退化的航空发动机进行故障可诊断性量化评估有着重要的意义。本文从状态量的可测量性以及最优观测器设计两个方面对退化状态下航空发动机的滑动窗口模型进行解耦处理。从故障可检测及可隔离两个方面对故障的可诊断性进行量化评估,以巴氏距离为量化标准,将量化评估问题转换为多元分布概率距离求解问题。同时,从故障空间的角度对故障可隔离性进行定义,剥离了参考故障模式的影响,将可隔离性转化为故障空间中故障模式的固有属性,并给出航空发动机故障可检测及可隔离的判据。仿真实验证明,本文所提出的方法可以在发动机性能退化条件下对控制系统传感器、执行机构故障以及发动机气路部件故障进行可诊断性量化评估。 相似文献
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基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析 总被引:20,自引:3,他引:17
提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。 相似文献
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丁晓宇 《中国民航学院学报》2012,(3):37-41,46
为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。 相似文献
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基于新型多分类支持向量算法的发动机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
层次支持向量机(H-SVM)比通常的"一对多" (1-V-R)和"一对一" (1-V-1)等多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度.提出一种基于H-SVM的航空发动机气路部件故障诊断方法,根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类,距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练,得到的H-SVM层次结构合理,各层的SVM分类间隔大、泛化能力强;同时,用ν-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器,分类器参数意义明确、变化范围小,更容易确定.仿真实验表明,基于H-SVM的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,能够对发动机气路部件的单一故障和复合故障进行快速诊断. 相似文献
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粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。 相似文献
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基于SVM和SNN的航空发动机气路故障诊断 总被引:1,自引:3,他引:1
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%. 相似文献