基于谱聚类算法的航空发动机故障诊断
发布时间：2021-02-07 17:36
航空发动机作为飞行器的动力核心对飞行器的安全飞行有着举足轻重的作用,保证航空发动机的平稳运行对飞行安全有着重大意义。基于数据融合的航空发动机故障诊断技术面临着两大难题:1、由于航空发动机故障类型多、故障数据复杂,基于有监督学习的故障诊断模型受限于训练数据故障标签不全的因素,无法得到充分有效的训练;2、航空发动机工作条件极端,机载传感器测量的航空发动机参数受噪声干扰严重。本文以航空发动机快速存取记录器（Quick Access Recorder）记录的部分飞行参数为研究对象,针对航空发动机故障数据复杂多变、有监督学习故障诊断模型所包含故障标签不全面的问题,提出基于聚类算法的航空发动机数据处理的方式,将不同健康状态下的航空发动机QAR数据分成不同的类别,方便维修与科研人员对航空发动机状态的判断与研究。针对QAR系统中,机载传感器测量数据受噪声干扰大,且QAR记录的数据有着维度高、容量大且数据集形状不规则的特点,引入了经验小波变换方法对航空发动机的QAR数据进行噪声过滤,提取出纯净的QAR特征数据,解决了QAR数据受噪声干扰大的特性;引入了扩散映射（Diffusion Maps）算法,对QA...
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
现代航空发动机主要构成
信息（数据）融合法，以及专家系统法。在上述提到的方法中基于模型的方法对于模型精确度的依赖程度很高，由于空发动机高复杂高精密的特性，想要构建其高精度的模型是一件十分困难的事情专家系统分为基于案例推理和基于规则推理两种，鉴于航空发动机的故障类复杂，复合程度高，出现故障的部件不同或者同一部件故障的严重程度不同，都对案例推理造成很大的影响。而基于规则推理的专家系统需要在维修手册的基础建立推理规则，但是维修手册中所包含的排除故障手段无法完整的涵盖全部航空动机的故障类型，因此建立完备的航空发动机故障诊断专家系统在现实中不容易现。随着数据挖掘与处理技术的日渐成熟，加之机载监控设备以及地面嵌入式子统的日渐完善，基于信息（数据）融合的航空发动机故障诊断方法也随之兴起并广泛应用。信息融合技术可以充分利用机载监控设备提供的数据，以优秀的算法海量的数据中挖掘出有价值的信息用作故障诊断和健康管理。
图 3QAR 工作流程图Fig.3 work flow diagram of QAR动机故障诊断领域，飞行器在飞行过程中出现的很多故中没有办法重现和模拟，能够记录全飞行过程飞行参数了这一不足。2008 年某航班在飞行过程中出现过 EGT 试车时状态一切正常。事后维修团队通过对 QAR 的译严重、必须更换发动机的结论。而后，发动机返厂后经过转子叶片已经严重损坏，必须报废。这个例子很好的说的维修和保障人员提供有力的数据支撑。在对 QAR 数速准确的定位故障，并制定相应的维修方案，在大大提避免了时间与资源的浪费。 数据处理与应用方面广大专家也学者开展了大量的研究工山等人对飞机起飞阶段的 QAR 参数提取进行了研究，提
【参考文献】：
期刊论文
[1]航空发动机故障诊断装置硬件在环实时仿真平台[J]. 吕升,郭迎清,孙浩. 航空发动机. 2017(03)
[2]基于Android的发动机故障诊断专家系统研究[J]. 赵艳东,刘平华. 自动化与仪器仪表. 2017(05)
[3]基于经验小波变换的振动信号分析[J]. 陈学军,杨永明. 太阳能学报. 2017(02)
[4]基于BP神经网络的航空发动机故障检测技术研究[J]. 殷锴,钟诗胜,那媛,李臻. 航空发动机. 2017(01)
[5]航空发动机气路故障分析[J]. 杨光宇. 黑龙江科技信息. 2016(23)
[6]经验小波变换在旋转机械故障诊断中的应用[J]. 向玲,李媛媛. 动力工程学报. 2015(12)
[7]航班起飞阶段QAR关键参数提取研究[J]. 孙瑞山,杨绎煊. 综合运输. 2015(09)
[8]基于信息融合遗传算法的航空发动机气路故障诊断[J]. 崔文斌,叶志锋,彭利方. 航空动力学报. 2015(05)
[9]一种改进的扩散映射算法[J]. 徐丽丽,闫德勤,刘彩凤,贾洪哲. 微型机与应用. 2015(08)
[10]基于判别式扩散映射分析的非线性特征提取[J]. 张成,刘亚东,李元. 计算机应用. 2015(02)
博士论文
[1]基于信息融合的航空发动机故障诊断方法[D]. 吴文杰.电子科技大学 2011
硕士论文
[1]基于QAR数据的航班运行安全风险研究[D]. 杨绎煊.中国民航大学 2016
[2]基于多元时序数据的飞机发动机故障检测算法研究[D]. 王光霞.中国民航大学 2016
[3]基于灰色系统理论的QAR数据挖掘算法研究[D]. 杨欣.中国民航大学 2015
[4]极限学习机在航空发动机气路故障诊断中的应用[D]. 林敏.上海交通大学 2015
[5]基于信息融合技术的航空发动机故障诊断研究[D]. 宋汉.中南大学 2013
本文编号：3022576
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
现代航空发动机主要构成
信息（数据）融合法，以及专家系统法。在上述提到的方法中基于模型的方法对于模型精确度的依赖程度很高，由于空发动机高复杂高精密的特性，想要构建其高精度的模型是一件十分困难的事情专家系统分为基于案例推理和基于规则推理两种，鉴于航空发动机的故障类复杂，复合程度高，出现故障的部件不同或者同一部件故障的严重程度不同，都对案例推理造成很大的影响。而基于规则推理的专家系统需要在维修手册的基础建立推理规则，但是维修手册中所包含的排除故障手段无法完整的涵盖全部航空动机的故障类型，因此建立完备的航空发动机故障诊断专家系统在现实中不容易现。随着数据挖掘与处理技术的日渐成熟，加之机载监控设备以及地面嵌入式子统的日渐完善，基于信息（数据）融合的航空发动机故障诊断方法也随之兴起并广泛应用。信息融合技术可以充分利用机载监控设备提供的数据，以优秀的算法海量的数据中挖掘出有价值的信息用作故障诊断和健康管理。
图 3QAR 工作流程图Fig.3 work flow diagram of QAR动机故障诊断领域，飞行器在飞行过程中出现的很多故中没有办法重现和模拟，能够记录全飞行过程飞行参数了这一不足。2008 年某航班在飞行过程中出现过 EGT 试车时状态一切正常。事后维修团队通过对 QAR 的译严重、必须更换发动机的结论。而后，发动机返厂后经过转子叶片已经严重损坏，必须报废。这个例子很好的说的维修和保障人员提供有力的数据支撑。在对 QAR 数速准确的定位故障，并制定相应的维修方案，在大大提避免了时间与资源的浪费。 数据处理与应用方面广大专家也学者开展了大量的研究工山等人对飞机起飞阶段的 QAR 参数提取进行了研究，提
【参考文献】：
期刊论文
[1]航空发动机故障诊断装置硬件在环实时仿真平台[J]. 吕升,郭迎清,孙浩. 航空发动机. 2017(03)
[2]基于Android的发动机故障诊断专家系统研究[J]. 赵艳东,刘平华. 自动化与仪器仪表. 2017(05)
[3]基于经验小波变换的振动信号分析[J]. 陈学军,杨永明. 太阳能学报. 2017(02)
[4]基于BP神经网络的航空发动机故障检测技术研究[J]. 殷锴,钟诗胜,那媛,李臻. 航空发动机. 2017(01)
[5]航空发动机气路故障分析[J]. 杨光宇. 黑龙江科技信息. 2016(23)
[6]经验小波变换在旋转机械故障诊断中的应用[J]. 向玲,李媛媛. 动力工程学报. 2015(12)
[7]航班起飞阶段QAR关键参数提取研究[J]. 孙瑞山,杨绎煊. 综合运输. 2015(09)
[8]基于信息融合遗传算法的航空发动机气路故障诊断[J]. 崔文斌,叶志锋,彭利方. 航空动力学报. 2015(05)
[9]一种改进的扩散映射算法[J]. 徐丽丽,闫德勤,刘彩凤,贾洪哲. 微型机与应用. 2015(08)
[10]基于判别式扩散映射分析的非线性特征提取[J]. 张成,刘亚东,李元. 计算机应用. 2015(02)
博士论文
[1]基于信息融合的航空发动机故障诊断方法[D]. 吴文杰.电子科技大学 2011
硕士论文
[1]基于QAR数据的航班运行安全风险研究[D]. 杨绎煊.中国民航大学 2016
[2]基于多元时序数据的飞机发动机故障检测算法研究[D]. 王光霞.中国民航大学 2016
[3]基于灰色系统理论的QAR数据挖掘算法研究[D]. 杨欣.中国民航大学 2015
[4]极限学习机在航空发动机气路故障诊断中的应用[D]. 林敏.上海交通大学 2015
[5]基于信息融合技术的航空发动机故障诊断研究[D]. 宋汉.中南大学 2013
本文编号：3022576
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