信息缺失的航空发动机传感器数据重构
发布时间:2018-03-04 13:01
本文选题:航空发动机 切入点:信息缺失 出处:《北京航空航天大学学报》2016年05期 论文类型:期刊论文
【摘要】:为处理传感器数据缺失问题,利用子空间表示系统演化特征,提出了基于极化增量矩阵填充(PIMC)的航空发动机传感器数据的在线重构模型。该模型通过历史数据获得当前的数据特征表示,并用新增的数据不断更新子空间以跟踪并表示数据发展特征。将本文模型用于仿真数据进行验证,重构结果和无噪数据的归一化均方误差(MSE)均小于1×10-5,实验结果显示本文模型对于航空发动机传感器数据重构有很好的应用价值,对缺失数据和噪声是鲁棒的。
[Abstract]:In order to deal with the problem of missing sensor data, the system evolution feature is represented by subspace. An online reconfiguration model of aero-engine sensor data based on polarization increment matrix filled with PIMC is proposed. We use the new data to update the subspace continuously to track and represent the characteristics of the data development. The model is used to verify the simulation data. The normalized mean square error (MSE) of the reconstructed and noiseless data is less than 1 脳 10 ~ (-5). The experimental results show that the proposed model has good application value for aero-engine sensor data reconstruction, and is robust to missing data and noise.
【作者单位】: 南京信息工程大学电子与信息工程学院;南京航空航天大学民航学院;
【基金】:国家自然科学基金(61203273,61402236,61079013)~~
【分类号】:V23
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本文编号:1565742
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