【摘 要】
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针对舰用燃气轮机结构复杂、工作环境恶劣,难以对其状态进行有效识别问题,提出一种基于核主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)和模糊积分相结合的状态识
【机 构】
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沈阳航空航天大学自动化学院,航空工业集团故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室,沈阳航空航天大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51605309);辽宁省自然科学基金资助项目(2014024003);航空科学基金资助项目(20153354005,20163354004)
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针对舰用燃气轮机结构复杂、工作环境恶劣,难以对其状态进行有效识别问题,提出一种基于核主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)和模糊积分相结合的状态识别新方法’采用专用试验平台对舰用燃气轮机进行试验,获取其不同工况下的高压转子转速、低压转子转速、涡轮后排气温度及机匣振动等I个状态表征参数的原始信息,采用EPCA方法提取其状态表征参数的不同核主元,构建特征向量空间。并由提取的核主元特征向量分别创建GRNN,Elman神经网络状态识别模型,对燃气轮机状态进
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