基于SVM多分类的PW4000故障诊断研究
发布时间：2017-09-21 17:29
本文关键词：基于SVM多分类的PW4000故障诊断研究
更多相关文章： 航空发动机 多指标融合 发动机基线 支持向量机 指印图 多类故障诊断
【摘要】：航空发动机的状态监控和故障诊断是保证其正常运行的重要方面,目前国外通过监控诊断技术与计算机技术相结合,开发了多种航空发动机的监控诊断系统,能够对发动机运行进行可靠的实时监控和准确的诊断分析。本文首先研究了航空发动机性能参数平滑方法,运用了多指标融合的评判方法,该方法能够根据不同性能参数的实际监控需求选取最优平滑方法,具有较好的实用性和推广性。其次针对发动机基线方面重点研究了基线模型的求取方法,利用支持向量回归机从监控系统数据和QAR数据两方面对基线模型进行拟合分析,通过实际的检验分析可知模型所得结果能够满足基线监控的精度要求。然后研究了基于支持向量机的多分类故障诊断研究,利用指印图故障数据,通过比值系数法和相关系数法建立支持向量机多分类故障诊断模型,实例诊断结果表明该分类模型具有较好的可靠性。最后,建立航空发动机故障诊断系统,该系统将本文研究的监控和诊断技术进行融合,包括极值监控、差异监控、基线监控和多分类故障诊断等功能模块,能够对发动机的性能状态进行比较可靠的监控和诊断分析。本文以航空发动机的监控诊断为中心,利用数据平滑原理、支持向量机回归原理和支持向量机分类原理,提出了性能参数平滑评判方法、基线模型求取方法以及多类故障诊断方法,能够对航空发动机的运行情况进行准确监控,及时发现异常趋势并进行可靠的诊断分析。
【关键词】：航空发动机 多指标融合 发动机基线 支持向量机 指印图 多类故障诊断
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V263.6
【目录】：
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-10
- 注释表10-11
- 第一章 绪论11-17
- 1.1 选题背景和意义11-12
- 1.2 航空发动机监控诊断的发展现状12-15
- 1.2.1 监控诊断的发展历程12-13
- 1.2.2 监控诊断的主要方法13-14
- 1.2.3 国内外应用现状14-15
- 1.3 航空发动机监控诊断的发展方向15-16
- 1.4 本文研究内容16-17
- 第二章 支持向量机理论17-26
- 2.1 SVM统计学基础17-19
- 2.1.1 VC维17
- 2.1.2 经验风险最小化17-18
- 2.1.3 结构风险最小化18-19
- 2.2 支持向量分类机原理19-24
- 2.2.1 分类和分类机19
- 2.2.2 线性可分的分类19-20
- 2.2.3 线性不可分的分类20-21
- 2.2.4 非线性的分类21-22
- 2.2.5 多类别的分类22-24
- 2.3 支持向量回归机原理24-25
- 2.3.1 回归和线性回归24
- 2.3.2 支持向量回归机24-25
- 2.4 本章小结25-26
- 第三章 气路性能参数的预处理研究26-40
- 3.1 气路性能参数的预处理内容26-29
- 3.1.1 巡航数据选取26-27
- 3.1.2 标准化修正27-28
- 3.1.3 去噪平滑28
- 3.1.4 归一化处理28-29
- 3.2 气路性能参数的去噪处理29-30
- 3.2.1 物理判别法29
- 3.2.2 统计判别法29-30
- 3.3 气路性能参数平滑方法研究30-33
- 3.3.1 常见平滑方法介绍30-32
- 3.3.2 平滑效果评价指标32-33
- 3.3.3 多指标融合评判函数33
- 3.4 气路性能参数预处理的实际应用33-39
- 3.4.1 双发差异应用分析34-35
- 3.4.2 性能趋势应用分析35-38
- 3.4.3 权重取值分析38-39
- 3.5 本章小结39-40
- 第四章 基于支持向量回归机的基线挖掘40-51
- 4.1 发动机基线获取方法40-41
- 4.2 利用监控系统数据进行基线拟合41-47
- 4.2.1 基线方程的一元线性拟合42-43
- 4.2.2 基于SVR单参数的基线回归43-45
- 4.2.3 基于SVR多参数的基线回归45-47
- 4.3 利用QAR数据进行基线拟合47-50
- 4.4 本章小结50-51
- 第五章 基于多分类支持向量机的故障诊断和系统设计51-65
- 5.1 指印图故障诊断原理51-53
- 5.2 多分类故障诊断数据建模53-58
- 5.2.1 比值系数法54-56
- 5.2.2 相关系数法56-58
- 5.3 案例诊断58-60
- 5.4 系统设计思路60-63
- 5.4.1 系统需求分析61-62
- 5.4.2 系统功能模块62-63
- 5.4.3 系统工作流程63
- 5.5 系统主要功能及应用63-64
- 5.5.1 数据展示63
- 5.5.2 监控分析63-64
- 5.5.3 诊断分析64
- 5.5.4 数据存储64
- 5.6 本章小结64-65
- 第六章 总结与展望65-67
- 6.1 总结65
- 6.2 展望65-67
- 参考文献67-71
- 附录71-72
- 致谢72-73
- 作者简介73
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