基于主成分分析和线性判别的航空发动机状态监视

• 作者: 周媛 左洪福
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 航空发动机 状态监视 主成分分析 线性判别 深度信念网
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 机械科学
• 页码范围: 1433-1437
• 页数: 5页
• 分类号: V263.6|TP391.4
• 字数: 4073字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.11.003

摘要

利用航空发动机传感器数据对发动机状态进行监视，采用主成分分析(PCA)方法和线性判别法(LDA)对发动机传感器数据进行二次特征提取，按照最优近邻思想进行分类。将2008年 IEEE PHM数据作为实验数据，将基于 PCA 和 LDA 的分类结果与基于 PCA 的分类方法以及深度信念网(DBN)分类方法的结果进行了对比分析，结果表明，基于 PCA 和 LDA 方法的识别率综合最优且结构简单，对于工程应用该方法有效可行。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左洪福		353	4514	31.0	48.0
2	周媛		22	157	7.0	12.0