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《南京航空航天大学》 2006年
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基于智能技术的民航发动机故障诊断和寿命预测研究

郝英  
【摘要】: 故障诊断和寿命预测是民航发动机健康管理的重要内容,是实现发动机视情维修的主要技术手段。本文研究了基于智能技术的民航发动机故障诊断和寿命预测,其中故障检测和寿命预测采用了发动机实际数据,故障分类诊断采用了仿真数据。主要内容如下: 1)在故障检测研究方面,与民航工程实际紧密结合。首先将传统模式识别中的概率密度估计、近邻法和k均值动态聚类法引入到民航发动机故障检测;其次,将自组织映射(SOM)网首次用于提取发动机正常状态代表性样本,然后将其用于故障检测;最后,将支持向量机(SVM)中超球模型和基于相异性表示的单类线性规划分类器首次引入到发动机故障检测,并用验证法进行了参数选择。研究指出,概率密度法和近邻法简单易行,但混合高斯模型及近邻模型中的参数需要适当选取;k均值法和SOM网法是用代表性样本反映数据的分布特征,当代表样本个数取训练样本个数约5%时,检测效果比较理想;SVM超球模型和线性规划分类器则是在构建发动机正常状态集的边界。从诊断效果来看,基于相异性表示的单类线性规划分类器明显优于其它检测模型。 2)将SVM用于民航发动机故障分类诊断,提出了基于带惩罚项的支持向量分类器(C-SVC)的故障诊断模型。它的特点在于,通过1对1法进行多类诊断;采用交叉验证法进行模型选择;可给出3个最可能的故障。仿真研究表明,在噪声级别K=3时,诊断准确率仍达到93.6%。 3)针对前向神经网络网络结构选取主观性的问题,首次将贝叶斯证据框架下的前向网络用于民航发动机故障诊断,对具有不同隐层节点数的前向网备选模型,进行了模型定量比较和选择,并将选出的极优模型成功地对用于发动机故障诊断。 4)在分析了现有文献中贝叶斯证据架下最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器存在的问题的基础上,重新推导了贝叶斯框架下的LS-SVM分类器,并给出了模型选择算法。研究表明了模型选择算法的有效性。为解决民航发动机故障诊断问题,提出了基于LS-SVM分类器的发动机故障诊断模型,它的特点在于,采用一对多方法进行多类诊断;采用3层贝叶斯推理进行模型选择;具有相应决策逻辑。 5)在分析了现有文献中贝叶斯框架下LS-SVM回归存在的问题的基础上,重新推导了贝叶斯框架下的LS-SVM回归,给出了模型选择算法。在考虑模型参数不确定性的情况下,推导了区间预测的公式。区间预测是贝叶斯框架下LS-SVM回归的一大特点,它能反映预测的精度。算例验证了模型选择算法和区间预测的有效性。最后,针对发动机大修后试车数据,首次利用贝叶斯框架下的LS-SVM回归建立了民航发动机寿命预测模型。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:V263.6

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 曾庆虎;机械传动系统关键零部件故障预测技术研究[D];国防科学技术大学;2010年
2 白芳;民航发动机机群调度优化与视情维修决策方法研究[D];南京航空航天大学;2009年
3 赵永平;支持向量回归机及其在智能航空发动机参数估计中的应用[D];南京航空航天大学;2009年
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5 王烨;民机产品可靠性评估技术研究[D];南京航空航天大学;2009年
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9 张鹏;基于卡尔曼滤波的航空发动机故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2009年
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中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 田迪;发动机机载自适应建模技术研究[D];南京航空航天大学;2011年
2 赵玉婷;民航发动机在翼寿命预测模型方法研究[D];南京航空航天大学;2010年
3 张晓丽;基于自组织映射网络的旋转机械故障诊断研究[D];山东科技大学;2008年
4 杨海龙;基于智能技术的航空发动机气路故障诊断[D];南京航空航天大学;2008年
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6 吴立军;基于分层信息融合技术的航空发动机故障诊断方法研究[D];中国民用航空飞行学院;2009年
7 张光明;航空发动机气路故障诊断技术研究[D];沈阳航空工业学院;2010年
8 李恺钦;基于改进遗传算法的航空发动机故障诊断专家系统[D];南昌航空大学;2012年
【参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
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9 路越平;李小勇;周琳;张红;;农家乐顾客满意度实证研究——以天津市下营镇为例[J];安徽农业科学;2012年20期
10 王尔丹;人群运动与密度估计技术研究[J];安全;2005年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李宁;刘金祥;;北京市能源消耗统计评价体系研究[A];中国建筑学会建筑热能动力分会第十六届学术交流大会论文集[C];2009年
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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5 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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7 卿湘运;王行愚;;基于RJMCMC的多维尺度分析维数选择[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 马小平;汪永东;樊阳;;模糊证据理论的深入研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 ;LS-SVM Based Stable Generalized Predictive Control[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 阎纲;梁昔明;龙祖强;李翔;;一种新的提前一步预测控制算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 邱瑞;对外贸易对黑龙江省经济发展影响机理及评价研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 韩晓明;商业银行跨国并购风险测度和评价研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 李书艳;单点氨基酸多态性与疾病相关关系的预测及其机制研究[D];兰州大学;2010年
5 张明;电能质量扰动相关问题研究[D];华中科技大学;2010年
6 黄伟国;基于振动信号特征提取与表达的旋转机械状态监测与故障诊断研究[D];中国科学技术大学;2010年
7 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年
8 向国齐;支持向量回归机代理模型设计优化及应用研究[D];电子科技大学;2010年
9 桑永胜;空间数据分析的神经计算方法[D];电子科技大学;2010年
10 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
3 孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
4 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
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6 李卫鹏;正交小波变换支持向量数据描述方法在故障诊断中的应用研究[D];郑州大学;2010年
7 张晓冬;基于全矢谱的智能诊断技术研究[D];郑州大学;2010年
8 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
9 周波;一串红穴盘育苗控释肥施用效应评价[D];山东农业大学;2010年
10 曲昆鹏;基于支持向量机的杂草识别研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 左虎刚;;现代航空企业维修成本控制问题研究[J];中国管理信息化;2011年21期
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1 郭耀华;基于剩余寿命的矿山设备备件管理技术研究[D];兰州理工大学;2009年
2 陈勤;智能容错组合导航系统的设计与研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
3 李登;飞行控制系统故障检测理论研究及软件系统设计[D];西北工业大学;2003年
4 张振;基于解析冗余的非线性系统故障诊断方法研究[D];南京理工大学;2005年
5 张华;某型号火箭炮故障检测与诊断专家系统研究[D];国防科学技术大学;2004年
6 蔡强;基于心跳故障检测器的原子提交问题解决方案[D];厦门大学;2006年
7 李学聪;基于组合导航系统的故障检测与诊断技术研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
8 刘峰;基于虚拟仪器的五七高炮随动系统故障检测技术研究[D];国防科学技术大学;2003年
9 刘锋;小波变换在输电线路故障检测与测距中的应用研究[D];西安理工大学;2005年
10 李碧蓉;故障管理系统中故障检测与事件关联技术的研究[D];华中师范大学;2001年
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