基于支持向量机的涡轮泵故障检测算法研究

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2、及取得的研究成果。据Ｉ戈所知，除了文中特别加换标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为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…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。作者签名心、Ｓ＾！；日期；年月气日论文使用授权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口或机构送交论文的复巧件和磯盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手

3、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）石作者签名；橋已导师签名；＾￡＞日期年ｆｆ曰分类号密级注1UDC学位论文基于支持向量机的涡轮泵故障检测算法研究（题名和副题名）杨硕（作者姓名）指导教师李辉教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称电子与通信工程提交论文日期2015.3.1论文答辩日期2015.5.26学位授予单位和日期电子科技大学2015年6月22日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。REASERCHOFTURBOPUMPFAULTSDETECTIONALGORI

4、THMBASEDONSVMAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:ShuoYangAdvisor:ProfessorHuiLiSchool:SchoolofAstronautics&Aeronautics摘要摘要涡轮泵是液体火箭发动机的核心部件，具有高昂的研制成本。涡轮泵恶劣的工作环境导致其具有很高故障率。因此，研究涡轮泵故障检测技术，对降低涡轮泵故障损失具有重大意义。目前，基于涡轮泵壳体振动信号的故障检测算法是该领域的

5、一个研究热点。首先，总结并阐述了液体火箭发动机故障检测技术的国内外研究现状和涡轮泵故障检测算法的相关理论。在此基础上，以某型号液体火箭发动机涡轮泵历史试车的壳体振动加速度信号为研究对象，分别研究了两种基于支持向量机的涡轮泵故障检测算法。第一个算法是基于时域特征和快速支持向量机的涡轮泵故障检测算法。该算法以样本步长信号的能量和能量变化绝对值作为时域特征。同时，为解决由于训练样本过多所导致的训练缓慢甚至无法训练的问题，引入快速支持向量机方法，从原始训练样本集中筛选边界训练样本集，确保了决策分类函数的准确性，而且大大缩短了训练时间。同时，提出了一种多指标加权报警策略，为该算法判断检测步长信号中

6、是否含有故障提供了依据。第二个算法是基于频域特征和模糊分类支持向量机的涡轮泵故障检测算法。该算法以样本步长信号的频段幅值标准差作为频域特征，将一个样本步长信号的频谱分成若干频段，计算各个频段幅值标准差并构造成一个向量，作为一个训练（检测）样本。同时，引入模糊分类支持向量机的方法，通过构造故障隶属度函数，以实现对故障检测样本的故障隶属度的计算。并且，将故障隶属度用于剔除误分故障检测样本，从而实现算法对虚警风险的控制，提高算法的准确性。经实验验证，以上两种涡轮泵故障检测算法均满足算法验证的准确性、实时性和及时性要求，对于改善液体火箭发动机涡轮泵试车的安全性，以及减少涡轮泵故障损失，具有一定的

7、效果和积极的意义。关键词：涡轮泵，故障检测，时域特征，频域特征，支持向量机IABSTRACTABSTRACTTurbopumpisthecorecomponentofliquidrocketenginewithhighdevelopmentcosts.Extremeoperatingenvironmentofturbopumpleadstoitshigherfailurerate.Therefore,theresearchoftur