【摘 要】
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航空发动机作为飞机最为核心的部件,其工作环境恶劣,故保障飞机安全运行尤为重要。本文以某型航空发动机气路系统为具体研究对象,进行故障诊断技术研究。主要研究内容如下:首先,采用PCA与ReliefF相结合的航空发动机气路系统参数选取方法,选取并确定了气路系统故障诊断所需参数。该方法采用PCA方法计算气路系统原始参数数据的主元贡献率,并采用ReliefF方法计算气路系统原始参数特征权重值。根据参数主元贡
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航空发动机作为飞机最为核心的部件,其工作环境恶劣,故保障飞机安全运行尤为重要。本文以某型航空发动机气路系统为具体研究对象,进行故障诊断技术研究。主要研究内容如下:首先,采用PCA与ReliefF相结合的航空发动机气路系统参数选取方法,选取并确定了气路系统故障诊断所需参数。该方法采用PCA方法计算气路系统原始参数数据的主元贡献率,并采用ReliefF方法计算气路系统原始参数特征权重值。根据参数主元贡献率与特征所占的权重值,最终确定发动机气路系统故障诊断的n2转速上升率、高压压气机进口空气总温、涡轮落压比等共17个有效参数。其次,采用KPCA方法对选取的17个气路系统监测参数进行特征提取,提取能够凸显发动机不同状态的特征信息,为后续故障诊断方法的研究提供有效的数据基础。然后,针对SVM诊断结果具有随机性的问题,为提高SVM故障诊断率,采用WOA优化SVM的核参数与惩罚因子,设计了 WOA-SVM气路系统故障诊断模型。此外,尚研究并建立了 GRNN气路系统故障诊断模型。并对所设计的气路系统WOA-SVM与GRNN故障诊断模型进行试验验证技术研究,验证结果表明,GRNN故障诊断模型的准确率为91.11%,WOA-SVM故障诊断模型的准确率为96.00%。最后,提出一种基于GSA-SAE的航空发动机气路系统故障方法。该方法采用GSA优化SAE网络各隐含层的神经元个数,并将17个气路系统监测参数作为模型输入,建立气路系统故障诊断模型,并对所构建的故障诊断模型进行试验验证技术研究。结果表明,GSA-SAE故障诊断模型的准确率为98.22%,相比于GRNN与WOA-SVM具有更好的诊断性能。
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