航空發(fā)動(dòng)機(jī)磨損故障的智能融合診斷

運(yùn)用了4種最常用的滑油分析技術(shù)--鐵譜分析、光譜分析、顆粒計(jì)數(shù)分析及理化指標(biāo)分析,同時(shí)結(jié)合發(fā)動(dòng)機(jī)試車臺(tái)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),提出了運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)試車狀態(tài)進(jìn)行融合診斷的方法.首先依據(jù)各種分析方法的標(biāo)準(zhǔn)磨損界限值,將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,轉(zhuǎn)換成故障征兆的布爾值;其次,建立了各子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)建立各子系統(tǒng)的輸入征兆與故障論域的映射關(guān)系,由此獲得了各子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,對(duì)各網(wǎng)絡(luò)成功訓(xùn)練后,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)各子網(wǎng)絡(luò)的診斷并得到了中間診斷結(jié)果;然后,將每種方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果作為各故障模式的基本概率分配值,利用改進(jìn)的D-S證據(jù)理論,實(shí)現(xiàn)了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果的融合,由此獲得了最終的融合診斷結(jié)果;最后,通過(guò)算例證明了該方法的有效性.

作 者： 陳果 楊虞微 左洪福 Chen Guo Yang Yuwei Zuo Hongfu   作者單位： 南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院,南京,210016,中國(guó)  刊 名： 南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)（英文版）  EI 英文刊名： TRANSACTIONS OF NANJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND ASTRONAUTICS  年，卷(期)： 2006 23(4)  分類號(hào)： V231.9  關(guān)鍵詞： 磨損故障診斷   數(shù)據(jù)融合   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   D-S證據(jù)理論   航空發(fā)動(dòng)機(jī)   wear fault diagnosis   data fusion   neural network   D-S evidence theory   aeroengine  

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