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基于多源信息融合的航空发动机健康诊断技术研究

张杰  
【摘要】:航空发动机不但结构复杂而且工作环境特殊,各种不确定性因素较多,很难保证其使用的可靠性。因此,设计有效的方法对航空发动机进行健康诊断尤为重要。本文提出了基于多源信息融合的航空发动机健康诊断方法,为解决发动机本身结构复杂以及不确定因素带来的问题提供了一条新的途径。 以航空发动机气路系统研究对象,首先,论述了信息融合技术的基本原理以及不同层次融合的特点,并从信息论的角度论证了信息融合技术在健康诊断中的有效性;然后分别对基于神经网络的特征层融合技术、基于D-S证据理论和模糊积分的决策融合技术进行了深入研究,就模糊积分方法测度难以确定的问题,提出了用粒子群算法优化模糊测度。最后,根据各层融合方法的特性,提出了基于神经网络特征层融合与决策层融合方法相结合的双层融合模型,并分别对不同的融合方法在航空发动机健康诊断中的应用进行了试验研究和对比分析。仿真结果验证了所提出方法的可行性。


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