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基于工况识别与自训练时空图卷积的航空发动机气路故障诊断
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作者:
张世杰
胡家文
苗国磊
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
燃气轮机仿真程序
运行工况
气路故障诊断
自训练
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描述:
航空发动机气路故障模式和运行工况多样,且相互耦合作用,使得同一故障模式在不同运行工况下表现特征存在差异性,增加了气路故障诊断的难度。提出一种基于多层感知器(MLP)工况识别与自训练时空图卷积网络(ST-GCN)模型的航空发动机气路故障诊断方法,利用高度、马赫数、燃油流量及高低压转子转速构建MLP对运行工况进行识别。利用发动机各截面状态监测参数构建图邻接矩阵,构建自训练ST-GCN半监督模型对相应工况下的故障模式进行诊断,采用自适应粒子群优化算法(APSO)对模型超参数进行寻优。采用燃气轮机仿真程序(GSP)生成发动机在动态工况下的状态监测数据,对提出方法的有效性进行验证。结果表明,先进行工况识别,再开展故障诊断,相较于忽略工况直接进行诊断,能够获得更高的故障诊断准确率,达到98.93%。
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基于工况识别与自训练时空图卷积的航空发动机气路故障诊断
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作者:
张世杰
胡家文
苗国磊
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
燃气轮机仿真程序
运行工况
气路故障诊断
自训练
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描述:
航空发动机气路故障模式和运行工况多样,且相互耦合作用,使得同一故障模式在不同运行工况下表现特征存在差异性,增加了气路故障诊断的难度。提出一种基于多层感知器(MLP)工况识别与自训练时空图卷积网络(ST-GCN)模型的航空发动机气路故障诊断方法,利用高度、马赫数、燃油流量及高低压转子转速构建MLP对运行工况进行识别。利用发动机各截面状态监测参数构建图邻接矩阵,构建自训练ST-GCN半监督模型对相应工况下的故障模式进行诊断,采用自适应粒子群优化算法(APSO)对模型超参数进行寻优。采用燃气轮机仿真程序(GSP)生成发动机在动态工况下的状态监测数据,对提出方法的有效性进行验证。结果表明,先进行工况识别,再开展故障诊断,相较于忽略工况直接进行诊断,能够获得更高的故障诊断准确率,达到98.93%。