火力与指挥控制
火力與指揮控製
화력여지휘공제
FIRE CONTROL & COMMAND CONTROL
2014年
10期
130-134
,共5页
崔建国%吴灿%董世良%刘海港%蒋丽英
崔建國%吳燦%董世良%劉海港%蔣麗英
최건국%오찬%동세량%류해항%장려영
航空发动机气路系统%状态监测%主元分析%模糊积分
航空髮動機氣路繫統%狀態鑑測%主元分析%模糊積分
항공발동궤기로계통%상태감측%주원분석%모호적분
aeroengine gas path system%condition monitoring%principal component analysis%fuzzy integral
航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。
航空髮動機是一箇大繫統,由于結構複雜、工作條件噁劣等因素影響,對其進行有效地健康狀態鑑測成為航空領域長期難以解決的關鍵技術之一。為有效鑑測航空髮動機健康狀態,以航空髮動機氣路繫統為例,提齣一種基于主元分析和模糊積分的航空髮動機狀態鑑測方法。首先,利用主元分析法提取髮動機狀態樣本集的主元,對樣本數據進行降維,實現樣本的最優壓縮。其次,利用BP神經網絡和Elman神經網絡對髮動機狀態信息的特徵嚮量進行初步狀態鑑測。最後,利用模糊積分對採用兩種神經網絡的初步鑑測結果進行決策層融閤,從而有效地實現對航空髮動機氣路繫統的狀態鑑測。通過某型真實航空髮動機驗證錶明,所提齣基于主元分析和模糊積分的狀態鑑測方法,能有效提高鑑測的準確度,滿足航空髮動機狀態鑑測的實時性要求,具有良好的工程應用價值。
항공발동궤시일개대계통,유우결구복잡、공작조건악렬등인소영향,대기진행유효지건강상태감측성위항공영역장기난이해결적관건기술지일。위유효감측항공발동궤건강상태,이항공발동궤기로계통위례,제출일충기우주원분석화모호적분적항공발동궤상태감측방법。수선,이용주원분석법제취발동궤상태양본집적주원,대양본수거진행강유,실현양본적최우압축。기차,이용BP신경망락화Elman신경망락대발동궤상태신식적특정향량진행초보상태감측。최후,이용모호적분대채용량충신경망락적초보감측결과진행결책층융합,종이유효지실현대항공발동궤기로계통적상태감측。통과모형진실항공발동궤험증표명,소제출기우주원분석화모호적분적상태감측방법,능유효제고감측적준학도,만족항공발동궤상태감측적실시성요구,구유량호적공정응용개치。
The aeroengine is a large-scale system,because of its complex structure,poor working conditions and other factors,the effective health condition monitoring has become one of the key techniques in the aviation field that is difficult to resolve. In order to monitor the health condition of aeroengine effectively,taking the aeroengine gas path system as an example,this paper puts forward a condition monitoring method of aeroengine based on principal component analysis and fuzzy integral. First of all,using the method of principal component analysis to extract the main element and feature information and reduce the dimension of the sample data,it achieves optimal compression samples. Secondly,based on the feature vector of the engine condition sample data,it uses Bp and Elman neural network to monitor the condition of aeroengine. Finally,using two kinds of neural network results for decision level fusion based on fuzzy integral. By a certain type of aircraft engine real validation,it showed that this method took advantage of principal component analysis and fuzzy integral,improved the accuracy of condition monitoring and met the aircraft engine condition monitoring of real-time requirements,which has a good value in engineering applications.