基于FSVM改良隶属度的发动机振动故障识别

• 作者: 林学柱 白广忱 白斌
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊支持向量机 信息熵 多类模糊隶属度 模糊隶属度 故障诊断识别
• 年，卷（期）: 2013,（20）
• 页码范围: 23-28
• 页数: 6页
• 分类号: V231.92|TH165+.3
• 字数: 5369字
• 语种: 中文

摘要

为了更好的对航空发动机整机振动进行故障诊断和识别,提出了改良的FSVM隶属度和多类隶属度与信息熵的融合定量分析方法,并且和传统的FSVM隶属度分析方法进行比较.对传统的FSVM的模糊隶属度函数改良后建立了多类模糊隶属度计算模型.通过实验实例验证了该多类模糊隶属度与信息熵相结合的技术对于航空发动机整机振动状态评估和故障诊断识别非常有效,计算出振动故障模式与故障原因之间的权值,建立了一个多参数的发动机振动状态分析模型;并对各类振动原因对发动机整体状态的影响进行定量分析,为发动机的振动抑制提供量化参考指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白广忱	北京航空航天大学能源与动力工程学院	97	761	16.0	21.0
2	白斌	北京航空航天大学能源与动力工程学院	13	120	7.0	10.0
3	林学柱		4	12	1.0	3.0