基于机器学习的机电系统关键部件phm技术研究

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1、中图分类号：TP273/TP277论文编号：102870318-SX137学科分类号：081101硕士学位论文基于机器学习的机电系统关键部件PHM技术研究研究生姓名田瑶瑶学科、专业控制理论与控制工程研究方向故障诊断与预测指导教师杨忠教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一八年一月课题资助基金：航空科学基金（重点实验室类），编号：20162852031；国家自然科学基金项目，批准号：61473144；国家重点研发计划，编号：2016YFF0103702，所属专项：重大科学仪器设备开发。NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics

2、TheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonPHMTechnologyofKeyComponentsofElectromechanicalSystemBasedonMachineLearningAThesisinControltheoryandControlEngineeringbyTianYaoyaoAdvisedbyProf.YangZhongSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringJa

3、nuary,2018承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）南京航空航天大学硕士学位论文摘要对飞机机电系统关键部件实施PHM技术研究对提升飞机可靠性，降低保障费用具有重要意义，已成为必然趋势，机器学习是研究PH

4、M技术的新型强力手段。本文基于机器学习对机电系统关键部件机电作动器和液压泵进行PHM技术研究。建立了机电作动器和液压泵的模型，剖析了机电作动器电机轴卡死、齿轮断齿、滚珠丝杠间隙过大三个故障和液压泵轴不同心、内泄漏两个故障的机理、影响以及故障注入方法，在此基础上，搭建了机电作动器和液压泵的故障仿真模型，获取仿真故障数据。基于小波包分解和重构对机电作动器和液压泵的故障仿真数据进行分析，计算小波包能量分布，结合时域统计量，提取可以反映部件故障特征的能量特征向量。提出了基于LVQ神经网络的机电作动器故障诊断方法，设计并改进了LVQ神经网络学习算法和网络参数，提升了LVQ神经网络的分类

5、效果；提出了基于GA-SVM算法的液压泵故障诊断方法，采用实值编码的遗传算法对支持向量机的参数寻优进行改进，提升了支持向量机的分类速度。最后验证了本文所设计的两种故障诊断方法在各自对象上的有效性和优越性。使用线性回归方法将多维传感器数据融合为一维健康指标（HI）数据，并采用多项式拟合HI退化曲线，设计了K-Means++和SOM神经网络聚类算法，缩减HI退化子曲线数量，建立了参考样本库，然后基于曲线相似性匹配方法预测剩余寿命。通过NASA数据资源库中提供的数据集，验证了该方法的有效性，并做了不同参数、不同聚类方法下预测性能的优劣对比。关键词：机电作动器，液压泵，机器学习，PH

6、M，故障诊断I基于机器学习的机电系统关键部件PHM技术研究ABSTRACTIthasbecomeaninevitabletrendtoimplementthePHMtechnologyresearchonthekeycomponentsofaircraftelectromechanicalsystems.Itisofgreatsignificancetoimprovethereliabilityofaircraftandreducethecostofprotection.MachinelearningisanewandpowerfultoolforstudyingPHMtec

7、hnology.ThispaperdoessomePHMtechnologyresearchontheelectromechanicalactuatorandhydraulicpumpbasedonmachinelearning.Themodelsofelectromechanicalactuatorandhydraulicpumpareestablished.Themechanism,influenceandfaultinjectionmethodofthreefaultsofelectromecha