【摘 要】
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针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法.应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参
【机 构】
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中国航发湖南动力机械研究所,湖南株洲 412002;南京航空航天大学 能源与动力学院,江苏南京 210016
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针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法.应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本.根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别.以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别.
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