基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法研究

【类型】学位论文

【作者】陈明珠 

【关键词】 航空发动机 支持向量机 故障诊断 故障预测

【摘要】航空发动机结构复杂、工作条件苛刻、故障情况多样，针对航空发动机状态监视和故障诊断方法的深入研究是保证发动机安全、可靠运行的重要手段，也是从定期维护转变为视情维护，降低直接使用成本的前提和基础。本文在调研国内外航空发动机故障诊断技术的研究现状以及发展动态的基础上，分析各种故障诊断方法的优缺点，结合航空发动机工作数据的特点，提出了一种基于支持向量机的方法对航空发动机进行故障诊断和健康预测，并结合实例对这两种方法进行了分析研究。首先在传统的基于支持向量机故障诊断方法的基础上，结合发动机性能特点和故障特征，对发动机原始数据进行特征向量提取，使用换算参数作为状态信息载体；通过“网格搜索法”得到使分类模型最优的核函数参数；针对支持向量机多类分类方法，通过计算数据样本集之间的类间距离，建立有向二叉树结构的分类模型，提高了故障诊断的精度与速度。在故障诊断基础上，利用了支持向量机的回归原理，本文又提出了基于支持向量机的故障预测。该方法能在一定程度上，对于发动机状态做出预测；然后通过实例对影响预测精度的因素做了分析研究，提高了故障预测的准确性和有效性。

【学位名称】硕士

【学位授予单位】北京航空航天大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】黄敏

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