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时间:2019-02-25
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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA博士学位论文DOCTORALDISSERTATION(电子科技大学图标)论文题目基于信息融合的航空发动机故障诊断方法学科专业机械电子工程指导教师黄大贵教授作者姓名吴文杰学号200510801002万方数据分类号密级注1UDC学位论文基于信息融合的航空发动机故障诊断方法(题名和副题名)吴文杰(作者姓名)指导教师姓名黄大贵教授电子科技大学成都(职务、职称、学位、单位名称及地址)申请专业学位级别博士专业名称机械电子工程论文提交日期2011.5.11论文答辩日期2011.6.3学
2、位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席殷国富评阅人杜平安2011年6月11日注1:注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据FaultDiagnosisMethodsoftheAero-engineBasedonInformationFusionMajor:MechatronicsEngineeringAdvisor:Prof.DaguiHuangAuthor:WenjieWu万方数据万方数据独创性声明本人声明所呈交的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。据我所知,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
3、为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名:吴文杰日期:2011年6月11日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技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应遵守此规定)签名:吴文杰导师签名:黄大贵日期:2011年6月11日万方数据万方数据摘要摘要航空
4、发动机是飞机的心脏,因发动机故障造成民机航班延误和军机被迫停飞事件时有发生,其危害的严重性及维修费用的增加早已被人们普遍认识,这种情况对处于研制试验中的新机更是如此。本文因此提出了发动机状态监控与故障诊断这一热门的研究课题,以便能根据监测参数预报故障的发生,并对发生的故障做出正确的诊断结论,为达到保证地面试车安全,节约维修与试验费用,提高试车效率的目的提供技术支持。本文从信源获取的一致性和提高故障诊断准确率和可靠性的目标出发,将多传感器信息与人工智能技术融合,对航空发动机试验中发生的诸如传感器故障、气路故障和机械振动故障的各种检测与诊断方法,进行了系统性的研究、仿真验证、比较和优
5、化,主要内容有:(1)结合发动机性能故障诊断特点和现场试验用分布式测控网络环境,提出了分层次优化的发动机试验三级式融合系统结构。(2)开展了多传感器数据(信息)时空配准的方法研究,应用样条插值与滤波重构、时钟同步与帧采集同步技术,提出了基于帧同步模型的系统同步整合新方法。(3)应用多种改进BP网络、径向基网络、概率神经网络、SOFM自组织特征映射网络、ELman回归神经网络的基础理论,对其在不同规格化方式和噪声干扰条件下的故障诊断可靠性及准确率展开了对比研究。(4)通过对模糊聚类诊断方法的研究,得到了“用隶属函数的模糊诊断,以选用高斯型隶属函数为最佳;而用距离贴近度方法的模糊诊断
6、,以选用夹角余弦距离为最好”的结果。(5)通过对支持向量机诊断方法的研究,为解决它存在不能正确识别区分两个线性相关性很强的故障样本的局限,提出“分类率”的概念,改进了诊断判决规则,形成了一种新的基于支持向量机的信息融合故障诊断方法,并仿真验证其可靠性和准确率。(6)通过基于D-S证据理论的信息融合故障诊断方法研究,发现对同一故障例进行融合诊断时,两个用不同诊断算法的证据体的诊断输出可信度值大不相I万方数据摘要同,甚至出现矛盾的结果,本文提出“偏离率”概念,改进了诊断判决规则和算法,进一步提高了融合诊断准确率。(7)通过将小波五层分解提取故障特征和应用概率神经网络诊断故障的方法相融
7、合,构成小波概率神经网络应用,取得了对发动机振动故障的诊断十分满意的效果。关键词:航空发动机,信息融合,故障诊断方法,分布式数据配准,故障特征提取II万方数据ABSTRACTABSTRACTAero-engineistheheartofaircraft,flightdelaysofcivilaircraftandgroundingincidentsofmilitaryaircraftoftenoccurduetoenginefailure.Theseriousharmandmai
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