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摘要:
为减小航空发动机多工况的工作特性和分布式控制系统非线性网络环境对故障诊断系统的影响,针对航空发动机分布式控制系统,提出一种基于T-S模糊KPCA模型的传感器故障诊断方法.首先采用C均值模糊聚类法,以油门杆角度为样本标签,对样本空间进行模糊分类,再通过模糊相似矩阵剔除各样本子空间的野值点;其次建立标称工况的KPCA模型,并利用训练样本对非标称工况的隶属度函数进行辨识,得到全工况T-S模糊KPCA模型;最后利用统计量T2和SPE对传感器故障进行检测,并采用数据重构方法对故障传感器进行隔离定位.仿真结果表明该方法对发动机的任意稳定工况具有自适应能力,能够在非线性网络环境下对正常样本和故障样本保持较低的虚警率和漏报率.当多个传感器同时发生故障时,能够准确找到故障源,实现对故障传感器的隔离.
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文献信息
篇名 基于T-S模糊KPCA模型的分布式控制系统传感器故障诊断
来源期刊 推进技术 学科 航空航天
关键词 航空发动机 分布式控制系统 T-S模糊模型 核主元分析法 传感器故障诊断
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 控制
研究方向 页码范围 988-995
页数 分类号 V263.6
字数 语种 中文
DOI 10.13675/j.cnki.tjjs.2014.07.016
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 谢寿生 空军工程大学航空航天工程学院 156 1456 20.0 28.0
2 任立通 空军工程大学航空航天工程学院 26 143 6.0 11.0
3 余坚 空军工程大学航空航天工程学院 5 19 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
航空发动机
分布式控制系统
T-S模糊模型
核主元分析法
传感器故障诊断
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
推进技术
月刊
1001-4055
11-1813/V
大16开
北京7208信箱26分箱
1980
chi
出版文献量(篇)
4844
总下载数(次)
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