基于KPCA与马氏距离的达林顿管故障预测

• 作者: 刘强 李剑峰 程进军 谭洋波 郭文浩
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 故障预测 达林顿管 核主成分分析 马氏距离 健康因子
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电子·信息·通信
• 页码范围: 71-77
• 页数: 7页
• 分类号: TP211.5
• 字数: 5351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2018.05.013

摘要

为了对达林顿管进行故障预测,提出了基于KPCA与马氏距离的达林顿管故障预测方法.通过对达林顿管进行失效机理分析,设计了加速退化试验,并获取了集电极导通电流与饱和压降性能退化数据,利用小波包分解与核主成分分析进行数据处理,滤除了原始数据中的干扰信号,得到了退化数据的主成分,结合马氏距离对处理后的数据进行特征融合,得到了可以表征达林顿管健康状态变化的健康因子.使用2种故障预测算法对健康因子进行预测,故障预测结果验证了文中方法的有效性,预测值与真实值的误差均在10％以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘强	空军工程大学航空工程学院	32	112	6.0	9.0
2	程进军	空军工程大学航空工程学院	22	122	6.0	10.0
3	谭洋波	空军工程大学航空工程学院	5	7	1.0	2.0
4	李剑峰	空军工程大学航空工程学院	9	8	2.0	2.0
5	郭文浩	空军工程大学航空工程学院	2	1	1.0	1.0