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1、第29卷第12期计算机仿真2012年12月文章编号:1006—9348(2012)12—0111—04大型飞机发动机故障智能诊断方法研究与仿真武装(首都经济贸易大学信息学院,北京100070)摘要:研究大型飞机发动机中故障准确诊断的问题。与一般元器件不同,大型飞机发动机结构复杂,工作中出现故障频率较高,故障出现时间较短,并且很难复现,导致在建立故障间的关联时出现信息关联断裂。传统的故障检测方法多是根据故障信息之间的关联性进行判断,一旦故障不能复现,将导致判断失败,降低了检测的准确性。提出了粒子群粗糙
2、集约简的故障诊断方法,并且应用到飞机发动机中,通过对故障知识获取、规则优化,运用故障预测的手段,重建故障信息断裂的关联性。完成故障识别。实验结果证明,这种方法较好地提高了故障诊断的准确性。关键词:粒子群;粗糙集;故障诊断中图分类号:TM743;TPl8文献标识码:BIntelligentDiagnosisMethodResearchandSimulationofLargeAircraftEngineFaultwuZhuang(InformationCollege,CapitalUniversityo
3、fEconomicsandBusines,Beijing100070,China)ABSTRACT:Researchfailureaccuraterecognitionoflargeaircraftengine.Largeaircraftenginestructureiscomplexandhasmanynoises.ThispaperputforwardafaultdiagnosismethodsbasedonparticleswalmroughintensiveJane.Throughthefa
4、ultknowledgeacquisitionandrulesoptimization,thefaultpredictionmethodwasusedtocompletefaultidentification.Theexperimentresultsshowthatthealgorithmimprovestheaccuracyofidentification.KEYWORDS:Particleswarm;Roughset;Faultdiagnosis1引言故障诊断是指根据一定的诊断策略来实施对被诊断
5、系统的检测。通过检测获取诊断对象的故障模式、故障征兆,提取故障特征,并根据预定的推理原则,判断导致系统发生故障的子系统或元素,查明导致故障的原因和性质,并预测状态的发展趋势,在一些重要的设备中有了较为广泛的应用一。J。随着国家对飞行器的安全要求越来越高,尤其是我国对大型飞机的研发投入越来越大。对大型飞机发动机的故障诊断研究也越来越深入。准确及时的找到故障区域,完成对故障部件的准确定位,不但关系着国家的财产安全,也关系着众多人员生命的安全。当前较为主流的方法多是基于故障特征之间的动态联系性,通过故障信
6、息之间的关联,基金项目:北京自然科学基金项目(9122003);北京市教委专项(00791154430107);北京市属高等学校人才强教深化计划项目(PHR201007117)收稿日期:2012—06—09挖掘出深层次的故障信息。因此这种方法对故障之间的联系较为依赖。由于这项技术应用较为广泛,因此成为了众多学者研究的目标H“。。与一般元器件不同,大型飞机发动机结构极其复杂,工作中出现故障频率较高,部件较多,一旦出现故障,故障出现时间较短,并且很难复现,这就导致在建立故障间的关联时出现关联断裂。传统的
7、故障检测方法多是基于故障信息之间的关联性进行故障挖掘,一旦故障不能复现,将导致挖掘失败,信号量大、样本属性多等因素而不能在有限的时间中找出最小约简,降低了检测的准确性‘7。。。为了解决这一问题,提出了一种粒子群粗糙集约简的大型飞机发动机故障诊断方法,在进行飞行器发动机故障诊断的过程中,通过对发动机中相关部件故障知识获取、规则优化,运用故障预测的手段,对可能出现的故障信息进行预测,建立故障信号之间断裂的关联性,完成大型飞机发动机故障检测。实验结果证明,这种方法较好地提高了故障诊断的准确性。一111—2
8、飞行器发动机故障检测原理2.1基于信息关联性的故障检测当前较为主流的航空发动机传感器故障诊断的主要方法是通过传感器的采集对关键部位信号进行监控,但是这种方法多是针对线性信号的故障诊断,针对非线性的故障信号,多采用处理非线性信号能力较强的各种分类算法进行处理。通过对连续有界非线性函数可以无限逼近的能力,建立大型航空飞行器发动机的故障诊断模型,进行故障诊断。无论哪种方式,对飞行器中大型发动机的故障诊断,都需要以无限传感网络为基础,建立数据之间的动态联系,通过这种不间断的动
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