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摘要:
针对航空发动机多源信息冗余的健康参数估计问题,提出基于信息熵融合的特征提取方法,将其用于涡轴发动机气路分析中.分别采用近似熵和互信息熵2种方法分析不同故障模式下传感器参数,对特征信息进行融合提取,根据2种信息熵不同特点将每种故障模式下传感器参数分成强、弱2类,利用弱特征信号构建虚拟传感器,最后通过简约强特征信息和虚拟传感器信息解决最小二乘支持向量回归机的样本稀疏性问题,实现健康参数蜕化估计.仿真结果表明采用信息熵融合的特征提取方法有效地减少了输入参数维数,简约了特征样本,从而提高了发动机健康估计能力.
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文献信息
篇名 基于信息熵融合提取特征的发动机气路分析
来源期刊 仪器仪表学报 学科 航空航天
关键词 涡轴发动机 气路分析 信息融合 信息熵 特征提取 最小二乘支持向量机
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 13-19
页数 分类号 V233
字数 6091字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0254-3087.2012.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 仇小杰 南京航空航天大学能源与动力学院 3 41 3.0 3.0
2 黄金泉 南京航空航天大学能源与动力学院 131 1533 22.0 31.0
3 鲁峰 南京航空航天大学能源与动力学院 41 353 12.0 17.0
4 邢耀东 南京航空航天大学能源与动力学院 2 15 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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气路分析
信息融合
信息熵
特征提取
最小二乘支持向量机
研究起点
研究来源
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仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
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146776
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