主元分析在航空发动机关键系统状态识别中的应用

航空发动机是飞机的心脏,因此,对其状态识别进行研究,一直是业界研究并试图解决的热点问题之一。本文以某型真实发动机气路系统为具体研究对象,通过在专业试验平台对其各种运行状态进行试验,采集其大量试验数据,在对其深入分析的基础上,提出采用高压转子相对物理转速、发动机进口温度、发动机进口压力、压气机出口压力、25截面压气机进口温度、低压转子相对物理转速、低压涡轮后温度、低压涡轮后压力等8个主要参数进行状态识别的方法,首先对其进行标准化处理,再对其进行主元分析,采用主元贡献率法计算出主元个数,并据此构建状态识别模型,确定 统计量和SPE统计量。并以确定的 统计量和SPE统计量作为航空发动机气路系统状态健康与异常识别的标志,对航空发动机气路系统健康与否进行识别研究,研究结果表明,该方法可以很好识别出航空发动机气路系统的运行状态,对航空发动机实际运行及所处状态的识别具有重要的使用价值与工程指导意义。     

基于DPCA与LSSVM的飞机发动机异常状态识别

针对飞机发动机异常状态识别精度差、效率低和易误诊漏诊等问题,提出了一种基于动态主元分析 (Dynamic Principal Component Analysis, DPCA)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine, LSSVM)的飞机发动机润滑系统异常状态识别方法。首先对发动机润滑系统参数进行DPCA处理以及在线检测是否有故障发生,如果有故障发生,再采用LSSVM方法进行异常状态识别。以某型飞机发动机润滑系统为例,对文中所提方法的准确性进行试验验证,由试验结果得出文中方法能有效提高飞机发动机异常状态识别准确率。     

弹簧钢精炼过程氧含量变化与控制研究

对江苏沙钢集团堆钢特钢有限公司弹簧钢精炼过程中T[O]的变化与控制进行了研究.在炼钢不同阶段取钢样、渣样进行分析处理.通过数据分析,研究炉外精炼过程中的钢中全氧变化情况及影响因素.     

基于动态PCA与改进SVM的航空发动机故障诊断

为了对航空发动机进行高效地故障诊断,确保飞机的飞行安全,提出了一种基于动态主元分析和改进支持向量机的航空发动机智能故障诊断方法。该方法结合了动态主元分析(principal component analysis,简称PCA)在特征提取方面和改进支持向量机（support vector machine,简称SVM）在故障诊断方面的优势。动态PCA方法对所涉及的过程变量进行去噪、降维、消除相关性等预处理和特征提取,采用改进SVM方法将所得的特征向量进行故障诊断诊断。所提出的方法可解决航空发动机模型精度和传感器测量参数有限情况下的滑油系统故障诊断精度差、效率低和易误诊、漏诊等问题。以某型真实航空发动机滑油系统为例,对提出方法的有效性进行试验验证。结果表明,采用的动态PCA和改进SVM故障诊断方法能有效提高故障诊断正确率,实现航空发动机滑油系统故障诊断的效能,具有较好的应用价值与前景。     

基于动态PCA与改进SVM的航空发动机故障诊断

为了对航空发动机进行高效地故障诊断,确保飞机的飞行安全,提出了一种基于动态主元分析和改进支持向量机的航空发动机智能故障诊断方法。该方法结合了动态主元分析(principal component analysis,简称PCA)在特征提取方面和改进支持向量机(support vector machine,简称SVM)在故障诊断方面的优势。动态PCA方法对所涉及的过程变量进行去噪、降维、消除相关性等预处理和特征提取,采用改进SVM方法将所得的特征向量进行故障诊断诊断。所提出的方法可解决航空发动机模型精度和传感器测量参数有限情况下的滑油系统故障诊断精度差、效率低和易误诊、漏诊等问题。以某型真实航空发动机滑油系统为例,对提出方法的有效性进行试验验证。结果表明,采用的动态PCA和改进SVM故障诊断方法能有效提高故障诊断正确率,实现航空发动机滑油系统故障诊断的效能,具有较好的应用价值与前景。