基于分层信息融合技术的航空发动机故障诊断方法研究

【类型】学位论文

【作者】吴立军 

【关键词】 发动机 神经网络 证据理论 分层信息融合 故障诊断

【摘要】随着航空运输业的发展,人们对发动机的可靠性要求也越来越高。现阶段国内外都在大力研发发动机故障诊断系统。发动机故障诊断的主要任务就是通过各种技术手段找出发动机已经发生或者是即将发生的故障,它己经成为航空发动机研究领域的一个热点,具有十分重要的意义。 近年来,信息融合技术在故障诊断领域得到了广泛的应用,它能将系统中各种类型传感器所提供的各种不同测量信息加以分析、处理和综合,得到测量参数的更加全面、更加准确的估计,从而使系统做出更加精确的判断,极大的提高诊断的精度和可靠性。 本文首先论述了信息融合技术的特点、形式结构和具体的处理方法,并从信息论的角度论证了信息融合技术在故障诊断中的可行性和有效性;然后对神经网络的信息融合与证据理论信息融合进行了研究。在此基础上,将人工神经网络和证据理论相结合,提出了一种分层融合诊断方法,并通过PW4000型发动机的气路故障诊断的仿真实例验证了这种方法的可行性和有效性。仿真诊断结果表明:该方法能显著提高诊断的精度。

【学位名称】硕士

【学位授予单位】中国民用航空飞行学院

【学位授予年度】2016

【导师姓名】李平

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