基于信息融合的涡轮发动机故障诊断方法研究

• 作者: 黄燕晓
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航空发动机 信息融合 故障诊断 D-S证据理论
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 交通安全
• 页码范围: 85-88
• 分类号: V235.1
• 字数: 4111字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2011.06.020

摘要

对近年来信息融合方法发展进行总结,着重介绍贝叶斯信息融合法、神经网络信息融合法、基于特征的信息融合法和D-S证据理论信息融合法,分析各种方法的原理和特点.以CFM56发动机故障诊断为例,用BP神经网络的输出结果为输入,构建D-S证据融合的识别框架,进行故障诊断.结果表明,采用D-S证据理论的方法,缩短了故障诊断的时间并提高了故障诊断的精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄燕晓	中国民航大学职业技术学院	25	99	6.0	8.0