作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对以往的故障诊断方法往往基于已经采集的数据,无法对故障诊断进行及时预测,同时基于单一传感器的测量信息难以全面准确反映航天发动机工作状态,从而造成故障诊断的不确定和不精确的问题,提出了一种基于灰色模型KFMC数据融合的航天发动机故障诊断算法.采用有标签的训练数据初始化KFMC模型,将预测的数据采用KFMC模型估计其所属的故障类别以及隶属度,然后将数据对应各诊断类别的隶属度初始化传感器的初始信度分配,将各传感器采集的数据作为证据体,采用DS数据融合方法融合各证据体,获得最终的诊断结果.通过飞机发动机故障诊断实例进行实验,结果表明文中方法能正确及时地预测故障,克服了单个传感器故障诊断具有的不确定和不精确性,是一种适于航天发动机的故障诊断方法.
推荐文章
基于灰色神经网络的航空发动机振动故障诊断方法研究
航空发动机
故障诊断
神经网络
灰色理论
遗传算法在航空发动机故障诊断中的应用
遗传算法
故障诊断
概率因果模型
基于遗传算法的WANN的汽车发动机故障诊断分析
小波变换
人工神经网络
遗传算法
故障诊断
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于灰色模型KFMC的航天发动机故障诊断算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 飞机发动机 故障诊断 模糊K均值 DS数据融合 灰色模型
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 130-133,138
页数 5页 分类号 TP319
字数 3377字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.02.029
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (89)
共引文献  (67)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1971(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2003(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2004(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2005(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2006(11)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(11)
2007(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2008(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2009(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2010(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2011(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2012(10)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(6)
2013(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2014(10)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(6)
2015(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
飞机发动机
故障诊断
模糊K均值
DS数据融合
灰色模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导