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时间:2019-03-13
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1、硕士学位论文基于SVM多分类的PW4000故障诊断研究研究生姓名:张卓导师姓名:曹惠玲教授2015年5月5日分类号:V231.3密级:公开UDC:629.7学号:1201030中国民航大学硕士学位论文基于SVM多分类的PW4000故障诊断研究研究生姓名:张卓导师姓名:曹惠玲教授申请学位类别:工程硕士学科专业名称:航空工程所在院系:航空工程学院论文答辩日期:2015年5月5日2015年5月5日ResearchonFaultDiagnosisofPW4000BasedonSVMMulti-classificationADis
2、sertationSubmittedtoCivilAviationUniversityofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofScienceBYZHANGZhuoSupervisedbyProf.CaoHui-lingSchoolofAeronauticalEngineeringCivilAviationUniversityofChinaMay2015中国民航大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加
3、W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,也不包含为获得中国民航大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。?S-?如文、研究生签名::—日期中国民航大学学位论文使用授权声明中国民航大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可W采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期巧的保密论文外,允
4、许论文被查阅和借阅,可此公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权中国民航大学研究生部办理。研究生签名:印饰游名,卷也曰期;式玄中国民航大学硕士学位论文摘要航空发动机的状态监控和故障诊断是保证其正常运行的重要方面,目前国外通过监控诊断技术与计算机技术相结合,开发了多种航空发动机的监控诊断系统,能够对发动机运行进行可靠的实时监控和准确的诊断分析。本文首先研究了航空发动机性能参数平滑方法,运用了多指标融合的评判方法,该方法能够根据不同性能参数的实际监控需求选取最优平滑方法,具有较好的实用
5、性和推广性。其次针对发动机基线方面重点研究了基线模型的求取方法,利用支持向量回归机从监控系统数据和QAR数据两方面对基线模型进行拟合分析,通过实际的检验分析可知模型所得结果能够满足基线监控的精度要求。然后研究了基于支持向量机的多分类故障诊断研究,利用指印图故障数据,通过比值系数法和相关系数法建立支持向量机多分类故障诊断模型,实例诊断结果表明该分类模型具有较好的可靠性。最后,建立航空发动机故障诊断系统,该系统将本文研究的监控和诊断技术进行融合,包括极值监控、差异监控、基线监控和多分类故障诊断等功能模块,能够对发动机的性能状
6、态进行比较可靠的监控和诊断分析。本文以航空发动机的监控诊断为中心,利用数据平滑原理、支持向量机回归原理和支持向量机分类原理,提出了性能参数平滑评判方法、基线模型求取方法以及多类故障诊断方法,能够对航空发动机的运行情况进行准确监控,及时发现异常趋势并进行可靠的诊断分析。关键词:航空发动机;多指标融合;发动机基线;支持向量机;指印图;多类故障诊断I中国民航大学硕士学位论文ABSTRACTItisveryimportantforaero-engineusingstatusmonitoringandfaultdiagnosist
7、oensureitsnormaloperation.Foreigncountrieshavedevelopedavarietyofaviationenginediagnosticmonitoringsystemthatcanprovidereliablereal-timemonitoringandaccuratediagnosticanalysisforaero-engine’srunningbyusingmonitoringtechnologyandcomputertechnologycurrenttly.Thesmo
8、othingmethodofaero-engine’sperformanceparametersisstudiedfirstly.Thefusionofmulti-indexevaluationmethodisproposedwhichcanselecttheoptimalsmoothingmethodaccordi
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