本文關(guān)鍵詞：極限學(xué)習(xí)機(jī)在航空發(fā)動機(jī)氣路故障診斷中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：航空發(fā)動機(jī)是飛機(jī)的心臟,其穩(wěn)定性直接關(guān)系到航空飛行的安全。若航空發(fā)動機(jī)發(fā)生重大故障,輕則影響飛行計劃,重則機(jī)毀人亡。傳統(tǒng)的航空發(fā)動機(jī)維護(hù)需要進(jìn)行定期檢修,這要將要耗費較大的人力物力,因而有必要對航空發(fā)動機(jī)進(jìn)行故障診斷,在航空發(fā)動機(jī)發(fā)生故障的初期階段發(fā)現(xiàn)故障部件,及時進(jìn)行維修或更換。氣路部件故障是航空發(fā)動機(jī)的主要故障,本文主要研究航空發(fā)動機(jī)氣路部件故障。本文主要做了如下工作:1)設(shè)計了航空發(fā)動機(jī)氣路部件故障診斷系統(tǒng)和傳感器故障診斷系統(tǒng)。2)運用航空發(fā)動機(jī)氣路單一部件故障數(shù)據(jù),通過多種故障診斷算法相比較,將核函數(shù)與極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合,提出了一種基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)的航空發(fā)動機(jī)故障診斷算法。3)通過氣路部件復(fù)合故障數(shù)據(jù)、添加干擾信號以及航空發(fā)動機(jī)真實試車數(shù)據(jù)的驗證,進(jìn)一步肯定了基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)的航空發(fā)動機(jī)故障診斷算法的有效性。4)對航空發(fā)動機(jī)傳感器故障進(jìn)行仿真,并運用KPCA+KELM算法對其進(jìn)行故障診斷,將核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)應(yīng)用到傳感器故障診斷中。5)設(shè)計了應(yīng)用核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)算法的傳感器故障與航空發(fā)動機(jī)氣路故障區(qū)分方案。實驗結(jié)果表明,將基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)的故障診斷算法應(yīng)用到航空發(fā)動機(jī)氣路部件故障診斷和傳感器故障診斷中,故障診斷準(zhǔn)確率高,實時性好,能夠很好的滿足工程實際的要求。
【關(guān)鍵詞】：氣路故障 傳感器故障 故障診斷 極限學(xué)習(xí)機(jī) 核極限學(xué)習(xí)機(jī)
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V263.6;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 課題意義及其背景11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14
• 1.3 航空發(fā)動機(jī)氣路部件故障診斷技術(shù)14-19
• 1.4 論文主要工作和研究內(nèi)容安排19-21
• 第二章 航空發(fā)動機(jī)氣路故障診斷概述21-30
• 2.1 航空發(fā)動機(jī)氣路故障21-24
• 2.1.1 航空發(fā)動機(jī)氣路故障種類及產(chǎn)生原因22
• 2.1.2 航空發(fā)動機(jī)氣路故障特征分析22-24
• 2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法24-26
• 2.3 氣路部件故障診斷方案設(shè)計26-27
• 2.4 傳感器故障27-29
• 2.4.1 傳感器故障類別27-28
• 2.4.2 傳感器故障診斷方法28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 航空發(fā)動機(jī)氣路部件故障診斷算法的探究30-56
• 3.1 航空發(fā)動機(jī)氣路部件故障數(shù)據(jù)30-31
• 3.2 航空發(fā)動機(jī)氣路單一部件故障診斷31-32
• 3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷32-38
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理[29]32-37
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷結(jié)果37-38
• 3.4 基于支持向量機(jī)（SVM）的故障診斷38-42
• 3.4.1 支持向量機(jī)（SVM）原理[30]38-40
• 3.4.2 支持向量機(jī)（SVM）故障診斷結(jié)果40-42
• 3.5 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）的故障診斷42-47
• 3.5.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）原理42-44
• 3.5.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)作為分類器44-45
• 3.5.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）故障診斷結(jié)果45-47
• 3.6 基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）的故障診斷47-54
• 3.6.1 核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)原理47-52
• 3.6.2 核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）故障診斷結(jié)果52-54
• 3.7 航空發(fā)動機(jī)氣路部件故障診斷算法的比較54-55
• 3.8 本章小結(jié)55-56
• 第四章 基于KELM的故障診斷算法性能驗證56-72
• 4.1 航空發(fā)動機(jī)氣路部件復(fù)合故障診斷56-65
• 4.1.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動機(jī)氣路部件復(fù)合故障診斷59-60
• 4.1.2 基于支持向量機(jī)（SVM）的航空發(fā)動機(jī)氣路部件復(fù)合故障診斷60-62
• 4.1.3 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的航空發(fā)動機(jī)氣路部件復(fù)合故障診斷62-63
• 4.1.4 基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)的航空發(fā)動機(jī)氣路部件復(fù)合故障診斷63-64
• 4.1.5 航空發(fā)動機(jī)氣路部件復(fù)合故障診斷算法的比較64-65
• 4.2 基于KELM的故障診斷算法抗干擾性分析65-68
• 4.2.1 航空發(fā)動機(jī)氣路部件單一故障抗干擾性測試65-67
• 4.2.2 航空發(fā)動機(jī)氣路部件復(fù)合故障抗干擾性測試67-68
• 4.3 基于KELM的故障診斷算法在實際數(shù)據(jù)中的驗證68-70
• 4.4 故障診斷軟件功能說明70
• 4.5 本章小結(jié)70-72
• 第五章 核極限學(xué)習(xí)機(jī)在傳感器故障診斷中的應(yīng)用72-88
• 5.1 傳感器故障特性仿真72-76
• 5.2 傳感器故障診斷方法概述76-77
• 5.3 降維算法原理77-81
• 5.3.1 主成分分析（PCA）原理77-79
• 5.3.2 核函數(shù)79
• 5.3.3 核主成分分析（KPCA）原理79-81
• 5.4 傳感器故障診斷81-86
• 5.4.1 PCA+KELM算法傳感器故障診斷結(jié)果81-84
• 5.4.2 KPCA+KELM算法傳感器故障診斷結(jié)果84-85
• 5.4.3 傳感器故障診斷算法比較85-86
• 5.5 傳感器故障與發(fā)動機(jī)氣路部件故障的區(qū)分86-87
• 5.6 本章小結(jié)87-88
• 第六章 總結(jié)與展望88-90
• 6.1 工作的總結(jié)88-89
• 6.2 未來的展望89-90
• 參考文獻(xiàn)90-93
• 致謝93-94
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文94

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本文編號：278340