基于流形学习的涡扇发动机复合故障分类研究

作     者：马力 胡忠意 MA Li;HU Zhongyi

作者机构：海装沈阳局驻沈阳地区第一军事代表室辽宁沈阳110031 

出 版 物：《飞机设计》 (Aircraft Design)

年 卷 期：2024年第44卷第4期

页      码：63-68页

摘      要：针对发动机复合故障具有非线性和重叠性特征,使故障诊断精度过低的问题,引入了一种有监督的局部切空间变换(SLTSA)特征提取,结合支持向量机分类器的故障诊断算法。并且给出了影响SLTSA算法性能的降维维数、近邻数和监督参数选取原则,利用人工智能的方法对参数组合进行优化选取。仿真结果表明,SLTSA算法能够有效的提取发动机复合故障中反映故障的非线性特征,提高故障诊断的精度,达到95.46%。该方法能有效提取发动机复合故障特征,为准确的诊断故障提供依据。

主 题 词：光谱数据 非线性特征提取 磨损故障 SLTSA 故障诊断 

学科分类：08[工学] 082504[082504] 0825[工学-环境科学与工程类] 

D　O　I：10.19555/j.cnki.1673-4599.2024.04.011

馆 藏 号：203143845...