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基于工况识别与自训练时空图卷积的航空发动机气路故障诊断
被引量：
3
1
作者
张世杰
胡家文
苗国磊
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期245-254,共10页
航空发动机气路故障模式和运行工况多样,且相互耦合作用,使得同一故障模式在不同运行工况下表现特征存在差异性,增加了气路故障诊断的难度。提出一种基于多层感知器(MLP)工况识别与自训练时空图卷积网络(ST-GCN)模型的航空发动机气路故...
航空发动机气路故障模式和运行工况多样,且相互耦合作用,使得同一故障模式在不同运行工况下表现特征存在差异性,增加了气路故障诊断的难度。提出一种基于多层感知器(MLP)工况识别与自训练时空图卷积网络(ST-GCN)模型的航空发动机气路故障诊断方法,利用高度、马赫数、燃油流量及高低压转子转速构建MLP对运行工况进行识别。利用发动机各截面状态监测参数构建图邻接矩阵,构建自训练ST-GCN半监督模型对相应工况下的故障模式进行诊断,采用自适应粒子群优化算法(APSO)对模型超参数进行寻优。采用燃气轮机仿真程序(GSP)生成发动机在动态工况下的状态监测数据,对提出方法的有效性进行验证。结果表明,先进行工况识别,再开展故障诊断,相较于忽略工况直接进行诊断,能够获得更高的故障诊断准确率,达到98.93%。
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关键词
航空发动机
气路故障诊断
运行工况
自训练
燃气轮机仿真程序
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职称材料
题名
基于工况识别与自训练时空图卷积的航空发动机气路故障诊断
被引量：
3
1
作者
张世杰
胡家文
苗国磊
机构
电子科技大学航空航天学院
成都航利(集团)实业有限公司
出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期245-254,共10页
基金
国家自然科学基金(72171037,71801168)
四川省自然科学基金(2023NSFSC0476)
四川省科技厅项目(2021ZDZX0004,2022ZDZX0036)。
文摘
航空发动机气路故障模式和运行工况多样,且相互耦合作用,使得同一故障模式在不同运行工况下表现特征存在差异性,增加了气路故障诊断的难度。提出一种基于多层感知器(MLP)工况识别与自训练时空图卷积网络(ST-GCN)模型的航空发动机气路故障诊断方法,利用高度、马赫数、燃油流量及高低压转子转速构建MLP对运行工况进行识别。利用发动机各截面状态监测参数构建图邻接矩阵,构建自训练ST-GCN半监督模型对相应工况下的故障模式进行诊断,采用自适应粒子群优化算法(APSO)对模型超参数进行寻优。采用燃气轮机仿真程序(GSP)生成发动机在动态工况下的状态监测数据,对提出方法的有效性进行验证。结果表明,先进行工况识别,再开展故障诊断,相较于忽略工况直接进行诊断,能够获得更高的故障诊断准确率,达到98.93%。
关键词
航空发动机
气路故障诊断
运行工况
自训练
燃气轮机仿真程序
Keywords
Aero-engine
Gas path fault diagnosis
Operating condition
Self-training
Gas turbine simulation program
分类号
V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于工况识别与自训练时空图卷积的航空发动机气路故障诊断
张世杰
胡家文
苗国磊
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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