计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
Computer Measurement & Control
2015年
11期
3857-3860
,共4页
蒋丽英%薛成安%崔建国%于明月%蒲雪萍
蔣麗英%薛成安%崔建國%于明月%蒲雪萍
장려영%설성안%최건국%우명월%포설평
润滑系统%动态主元分析%最小二乘支持向量机%状态识别
潤滑繫統%動態主元分析%最小二乘支持嚮量機%狀態識彆
윤활계통%동태주원분석%최소이승지지향량궤%상태식별
lubricating system%dynamic principal component analysis%least square support vector machine%state recognition
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.
針對飛機髮動機異常狀態識彆精度差、效率低和易誤診漏診等問題,提齣瞭一種基于動態主元分析(dynamic principal component analysis,DPCA)和最小二乘支持嚮量機(least square support vector machine,LSSVM)的飛機髮動機潤滑繫統異常狀態識彆方法;首先對髮動機潤滑繫統參數進行DPCA處理以及在線檢測是否有故障髮生,如果有故障髮生,再採用LSSVM方法進行異常狀態識彆;以某型飛機髮動機潤滑繫統為例,對文中所提方法的準確性進行試驗驗證,由試驗結果得齣文中方法能有效提高飛機髮動機異常狀態識彆準確率.
침대비궤발동궤이상상태식별정도차、효솔저화역오진루진등문제,제출료일충기우동태주원분석(dynamic principal component analysis,DPCA)화최소이승지지향량궤(least square support vector machine,LSSVM)적비궤발동궤윤활계통이상상태식별방법;수선대발동궤윤활계통삼수진행DPCA처리이급재선검측시부유고장발생,여과유고장발생,재채용LSSVM방법진행이상상태식별;이모형비궤발동궤윤활계통위례,대문중소제방법적준학성진행시험험증,유시험결과득출문중방법능유효제고비궤발동궤이상상태식별준학솔.
