基于滑模观测器和神经网络的传感器故障诊断方法比较研究

• 作者: 刘程 张正 王伟 陶立权 马振
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航空发动机 故障诊断 神经网络 滑模观测器 传感器
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 航空试验与测试
• 页码范围: 21-27
• 页数: 7页
• 分类号: V263.6
• 字数: 4862字
• 语种: 中文

摘要

针对航空发动机传感器故障诊断中各种方法的优势和劣势,选择滑模观测器和神经网络这两种故障诊断方法分别对航空发动机转速传感器进行故障诊断研究,采用实验室搭建的发动机实验台DGEN380的实验数据,选择对航空发动机控制系统影响较大的偏置故障、漂移故障、脉冲故障、周期性干扰故障这四类传感器故障进行诊断.研究结果表明,滑模观测器和IPSO-BP神经网络都能实现航空发动机传感器的故障诊断;滑模观测器方法可以诊断出偏置故障、脉冲故障和周期性干扰故障,但不能诊断出传感器发生的漂移故障;IPSO-BP神经网络方法可以诊断出偏置故障、漂移故障、脉冲故障和周期性干扰故障.因此,滑模观测器在故障诊断中可能会出现漏诊的现象,IPSO-BP神经网络相对滑模观测器而言不会出现漏诊的现象.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	中国民航大学适航学院	75	156	7.0	9.0
2	陶立权	中国民航大学适航学院	10	37	5.0	6.0
3	张正	中国民航大学适航学院	4	1	1.0	1.0
4	刘程	中国民航大学适航学院	5	0	0.0	0.0
5	马振	中国民航大学适航学院	4	0	0.0	0.0