基于决策树算法的航空发动机振动故障分类方法研究

【类型】会议论文

【作者】康维国 蒋东翔 

【会议名称】2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014年全国设备诊断工程会议

【日期】[2016

【关键词】 航空发动机　　振动故障　　数据挖掘　　决策树　　分类诊断

【摘 要】介绍了一种新的方法应用在航空发动机振动故障的分类中。根据实验室模拟获得的航空发动机转子振动故障征兆表，模拟仿真得到11种常见的振动故障的样本数据，运用决策树算法得到相应的诊断规则，实现对航空发动机振动故障的分类。并且可以获得用IF-THEN结构表达的分类规则。然后利用该规则对测试数据进行分类诊断。结果表明用决策树算法得到规则对航空发动机振动故障的诊断准确率非常高，而且抗干扰性很强。

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