【摘 要】
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通过对航空发动机故障特征的分析,提出了一种可视化在线监测与故障诊断系统的实现思路.应用改进的小波包频带能量方法进行特征提取.使用LM优化算法对归一化后的特征量进行训练,完成了航空发动机早期故障的分类识别,并设计了一种基于可视化技术的航空发动机转子系统在线监测与故障诊断系统.实验证明,基于改进的小波包频带能量的特征提取和LM优化算法的故障分类能够较好的识别航空发动机早期故障.该方法对于提高发动机的安
【机 构】
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西北工业大学 航空学院,西安 710072
【出 处】
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第十七届全国测试与故障诊断技术研讨会
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通过对航空发动机故障特征的分析,提出了一种可视化在线监测与故障诊断系统的实现思路.应用改进的小波包频带能量方法进行特征提取.使用LM优化算法对归一化后的特征量进行训练,完成了航空发动机早期故障的分类识别,并设计了一种基于可视化技术的航空发动机转子系统在线监测与故障诊断系统.实验证明,基于改进的小波包频带能量的特征提取和LM优化算法的故障分类能够较好的识别航空发动机早期故障.该方法对于提高发动机的安全性和可靠性及对早期故障的识别能力,具有重要的参考和应用价值.
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