航空发动机磨损故障的智能融合诊断

• 作者: 左洪福 杨虞微 陈果
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报（英文版）
• 学科: 航空航天
• 关键词: 磨损故障诊断 数据融合 神经网络 D-S证据理论 航空发动机
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 297-303
• 页数: 7页
• 分类号: V231.9
• 字数: 1593字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1120.2006.04.009

摘要

运用了4种最常用的滑油分析技术--铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析,同时结合发动机试车台监测数据,提出了运用神经网络和D-S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法.首先依据各种分析方法的标准磨损界限值,将原始数据进行了预处理,转换成故障征兆的布尔值;其次,建立了各子神经网络的拓扑结构,并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系,由此获得了各子神经网络的训练样本,对各网络成功训练后,利用神经网络实现各子网络的诊断并得到了中间诊断结果;然后,将每种方法的神经网络诊断结果作为各故障模式的基本概率分配值,利用改进的D-S证据理论,实现了对神经网络诊断结果的融合,由此获得了最终的融合诊断结果;最后,通过算例证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈果	南京航空航天大学民航学院	178	3333	32.0	49.0
2	左洪福	南京航空航天大学民航学院	353	4514	31.0	48.0
3	杨虞微	南京航空航天大学民航学院	5	111	5.0	5.0