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- 多源信息融合的航空发动机异常检测方法研究
- 作者： 蔡景 康婷玮 左洪福 张晨 张营 来源： 电子测量技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 多源信息融合 高斯混合模型 航空发动机 健康因子 谱回归
- 描述： 针对航空发动机中单参数表征性能不全面，且易受外部环境和飞行工况等因素影响的问题，提出一种基于谱回归和高斯混合模型的多源信息融合的健康因子构建方法。选取记录完整并与发动机健康性能关系密切的参数，以同架飞机左右发动机的性能参数差异值作为数据源，通过谱回归进行特征降维，采用高斯混合模型构建正常状态模型，再以基于贝叶斯推断的距离表征测试数据与高斯混合模型的全局距离判别发动机的异常状态。通过两个航空发动机异常事件案例中真实QAR数据进行验证，结果表明所提方法相较于航空公司能够更有效评估航空发动机的健康状态，提前识别出发动机的异常点，预留出足够的时间为发动机制定可靠的维修计划，提高飞机的安全性与经济性。
- 基于状态感知的航空发动机变基线模型建模方法研究
- 作者： 陈铖 郑前钢 汪勇 张海波 来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 高斯混合模型 航空发动机 飞行数据 状态感知 机载模型 变基线模型
- 描述： 机载模型是先进航空发动机控制方法的基础，基线模型作为机载模型的重要组成部分，其建模准确度决定了机载模型的精度。针对传统单一基线模型在局部飞行包线精度高，而难以用于发动机全包线、全状态稳态性能预测的问题，提出了一种基于状态感知的发动机变基线模型建模方法。首先在小波变换滤波的基础上，提出基于状态感知的最优稳态数据筛选阈值计算方法，以减少稳态数据的错选或遗漏；其次，提出基于高斯混合模型（GMM）的变基线模型建模方法，利用GMM实现飞行数据自主聚类，并结合回归分析法，构建全包线、全状态的高精度变基线模型。仿真结果表明：本文提出的稳态数据筛选方法能有效避免数据错选或遗漏，相比于常规的单一基线模型，所提出的变基线模型可使高、低压转子转速的相对均值误差分别减小45%、30%以上。该方法能显著提升基线模型精度，同时实现了稳态数据自动化提取，避免了过多依赖人工经验且难以获得最优阈值的问题。