| 基于数据融合的航空发动机多余度
智能传感器故障诊断 |
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| 引用本文： | 翟旭升,杨仕美,段朋振,陶烨.基于数据融合的航空发动机多余度
智能传感器故障诊断[J].燃气涡轮试验与研究,2020,33(3):23-27. |
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| 作者姓名： | 翟旭升 杨仕美 段朋振 陶烨 |
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| 作者单位： | 空军工程大学航空机务士官学校,河南信阳464000;空军工程大学航空机务士官学校,河南信阳464000;空军工程大学航空机务士官学校,河南信阳464000;空军工程大学航空机务士官学校,河南信阳464000 |
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| 摘 要： | 针对航空发动机多余度智能传感器故障诊断问题,提出一种基于数据融合的故障诊断方法。该方法采用改进的模糊C均值聚类算法对多余度传感器信息进行数据融合,将多余度敏感单元测量值划分为合适的几个类,然后根据少数服从多数的原则,选择含有最多敏感单元测量值的类的中心作为融合值,并通过计算各个敏感单元测量值与融合值之间的残差来监控传感器的故障情况。仿真结果表明,得到的融合值具有较高的精度,绝对误差在0.5℃以内,通过判断残差可完成传感器故障自检测与定位。
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| 关 键 词： | 故障诊断 智能传感器 航空发动机 分布式控制 数据融合 粒子群算法 |
Fault diagnosis of aero-engine redundancy intelligence sensors based on data fusion |
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