【摘 要】
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本文针对试验台已经建立机理模型的故障模式,或者能够产生足够有效故障数据的故障模式,提出了基于主元分析和自组织映射网络的试验台可视化故障诊断方法。首先利用PCA方法对
【机 构】
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沈阳航空航天大学自动化学院; 北京全路通信信号研究设计院;
【基金项目】
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辽宁省教育厅项目(L2010427)液体火箭发动机地面试验台故障诊断算法研究
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本文针对试验台已经建立机理模型的故障模式,或者能够产生足够有效故障数据的故障模式,提出了基于主元分析和自组织映射网络的试验台可视化故障诊断方法。首先利用PCA方法对原始数据进行降维处理,减少数据量,并且减少噪声的影响,然后利用降维后的数据训练SOM网络,利用网络的聚类结果形成标签U矩阵图,根据标签U矩阵图对故障平面进行划分。最后根据变量U矩阵图分析故障与主元的关系,再利用因子负荷量确定出产生故障的变量,判断故障类型,实现试验台可视化故障诊断。对某型号试验台氢系统的故障模式诊断结果验证了该方法的有效性,该方法适合于大样本故障模式诊断。
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