基于ESVR信息融合的航空发动机故障诊断研究

• 作者: 鲁峰 黄金泉
• 来源期刊: 应用基础与工程科学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航空发动机 故障诊断 进化支持向量回归机 卡尔曼滤波器 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 982-989
• 分类号: V233.7
• 字数: 4907字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0930.2010.06.013

摘要

提出了一种基于进化支持向量回归机(ESVR)融合的航空发动机故障诊断技术,整合基于模型的卡尔曼滤波器和基于数据的神经网络两种算法对故障诊断的优势,实现了对航空发动机气路部件异常监测,以及故障的定量诊断.解决了发动机模型精度有限和各种故障模式的传感器测量参数有限情况下的气路部件故障诊断精度差、效率低,且容易发生误诊的问题.以某型双轴涡扇发动机典型气路部件故障诊断为例,验证了基于ESVR信息融合的故障诊断技术的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄金泉	南京航空航天大学能源与动力学院	131	1533	22.0	31.0
2	鲁峰	南京航空航天大学能源与动力学院	41	353	12.0	17.0