师建强
- 作品数：3 被引量：17H指数：2
- 供职机构：中国燃气涡轮研究院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金辽宁省自然科学基金国防科技工业技术基础科研项目更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术自然科学总论更多>>
- 基于动态PCA与改进SVM的航空发动机故障诊断被引量：12
- 2015年
- 为了对航空发动机进行高效地故障诊断,确保飞机的飞行安全,提出了一种基于动态主元分析和改进支持向量机的航空发动机智能故障诊断方法。该方法结合了动态主元分析（principal component analysis,简称PCA）在特征提取方面和改进支持向量机（support vector machine,简称SVM）在故障诊断方面的优势。动态PCA方法对所涉及的过程变量进行去噪、降维、消除相关性等预处理和特征提取,采用改进SVM方法将所得的特征向量进行故障诊断诊断。所提出的方法可解决航空发动机模型精度和传感器测量参数有限情况下的滑油系统故障诊断精度差、效率低和易误诊、漏诊等问题。以某型真实航空发动机滑油系统为例,对提出方法的有效性进行试验验证。结果表明,采用的动态PCA和改进SVM故障诊断方法能有效提高故障诊断正确率,实现航空发动机滑油系统故障诊断的效能,具有较好的应用价值与前景。
- 崔建国严雪蒲雪萍齐义文蒋丽英师建强
- 关键词：航空发动机滑油系统动态主元分析改进支持向量机
- 飞机发动机关键系统智能故障诊断方法被引量：3
- 2016年
- 飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。
- 崔建国郑蔚于明月蒲雪萍师建强
- 关键词：飞机发动机故障诊断经验模态分解主元分析
- 主元分析在航空发动机关键系统状态识别中的应用被引量：2
- 2015年
- 针对航空发动机结构复杂、运行工况恶劣、监测参量众多等因素,导致对其健康状态难以准确识别问题,提出了基于主元分析的健康状态识别监测方法;首先,对通过专业试验平台采集的试验数据进行预处理,在此基础上,采用主元分析方法对其进行深入分析,运用主元贡献率计算主元个数,并据此构建状态识别模型,确定T2统计量和SPE统计量;以确定的T2统计量和SPE统计量作为航空发动机气路系统状态健康与异常识别的标志,对航空发动机气路系统健康与否进行识别研究;研究结果表明,该方法可以很好识别出航空发动机气路系统的运行状态,对航空发动机实际运行状态的识别具有重要的工程应用价值。
- 崔建国郑蔚蒋丽英于明月蒲雪萍师建强
- 关键词：航空发动机主元分析
