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一种基于油液分析数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法
被引量：
16
1
作者
张全德
陈果
+4 位作者
郑宏光
陈明衡
王培文
王洪伟
李华
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期128-134,共7页
针对航空发动机磨损故障诊断自动化及智能化程度不高的问题,提出一种基于油液数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法。该方法利用自组织神经网络对原始多维特征数据进行特征融合,得到融合值;利用Parzen窗法制定融合值的界限值,...
针对航空发动机磨损故障诊断自动化及智能化程度不高的问题,提出一种基于油液数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法。该方法利用自组织神经网络对原始多维特征数据进行特征融合,得到融合值;利用Parzen窗法制定融合值的界限值,将样本划分为正常、警告和异常3种状态;利用Weka软件对油液数据进行规则提取。该方法能够从油液光谱数据中识别出不同磨损状态信息,并提取出知识规则用于构建航空发动机磨损诊断系统的知识库,实现了基于润滑油光谱磨损数据的航空发动机故障诊断的自动化与智能化。应用某型飞机发动机实际油液光谱数据对提出的磨损故障诊断知识获取方法进行验证,结果表明:经特征融合得到的融合值能够准确反映航空发动机的劣化趋势;利用融合值的界限值划分样本状态,再进行规则提取时具有很高的识别率。
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关键词
故障诊断
数据挖掘
特征融合
界限值
规则提取
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职称材料
基于自组织神经网络的滚动轴承状态评估方法
被引量：
21
2
作者
张全德
陈果
+3 位作者
林桐
欧阳文理
滕春禹
王洪伟
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期550-558,共9页
针对单一特征在进行故障诊断时准确率不高的问题,提出了一种基于自组织神经网络(SOM)的滚动轴承状态评估方法。该方法首先从原始振动信号中提取出多特征数据,运用主成分分析(PCA)方法对多特征数据进行预处理,采用SOM进行网络训练,构建...
针对单一特征在进行故障诊断时准确率不高的问题,提出了一种基于自组织神经网络(SOM)的滚动轴承状态评估方法。该方法首先从原始振动信号中提取出多特征数据,运用主成分分析(PCA)方法对多特征数据进行预处理,采用SOM进行网络训练,构建多特征数据的融合模型,输出竞争神经元层的权值矢量;然后,计算每一个样本到竞争神经元层权值矢量的最小欧氏距离,输出最终的融合指标;最后,通过比较待检测样本与正常样本的最小欧氏距离的差异来判断轴承的状态。将该方法应用于滚动轴承状态评估,试验结果表明:融合指标比单一指标对早期故障更加敏感、更加稳健;同时,融合指标能够定量地描述轴承状态的劣化过程。
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关键词
自组织神经网络
主成分分析
特征融合
最小匹配距离
滚动轴承
故障识别
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职称材料
题名
一种基于油液分析数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法
被引量：
16
1
作者
张全德
陈果
郑宏光
陈明衡
王培文
王洪伟
李华
机构
中国人民解放军第
南京
航空
航天大学民航学院
北京航空工程技术研究中心第六研究室
中国人民解放军第
出处
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期128-134,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51675263)
文摘
针对航空发动机磨损故障诊断自动化及智能化程度不高的问题,提出一种基于油液数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法。该方法利用自组织神经网络对原始多维特征数据进行特征融合,得到融合值;利用Parzen窗法制定融合值的界限值,将样本划分为正常、警告和异常3种状态;利用Weka软件对油液数据进行规则提取。该方法能够从油液光谱数据中识别出不同磨损状态信息,并提取出知识规则用于构建航空发动机磨损诊断系统的知识库,实现了基于润滑油光谱磨损数据的航空发动机故障诊断的自动化与智能化。应用某型飞机发动机实际油液光谱数据对提出的磨损故障诊断知识获取方法进行验证,结果表明:经特征融合得到的融合值能够准确反映航空发动机的劣化趋势;利用融合值的界限值划分样本状态,再进行规则提取时具有很高的识别率。
关键词
故障诊断
数据挖掘
特征融合
界限值
规则提取
Keywords
fault diagnosis
data mining
self-organizing map
feature fusion
threshold
rule extraction
分类号
TH117.1 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于自组织神经网络的滚动轴承状态评估方法
被引量：
21
2
作者
张全德
陈果
林桐
欧阳文理
滕春禹
王洪伟
机构
南京
航空
航天大学民航学院
中航工业综合
技术
研究
所基础
研究室
北京航空工程技术研究中心第六研究室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期550-558,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51675263)
文摘
针对单一特征在进行故障诊断时准确率不高的问题,提出了一种基于自组织神经网络(SOM)的滚动轴承状态评估方法。该方法首先从原始振动信号中提取出多特征数据,运用主成分分析(PCA)方法对多特征数据进行预处理,采用SOM进行网络训练,构建多特征数据的融合模型,输出竞争神经元层的权值矢量;然后,计算每一个样本到竞争神经元层权值矢量的最小欧氏距离,输出最终的融合指标;最后,通过比较待检测样本与正常样本的最小欧氏距离的差异来判断轴承的状态。将该方法应用于滚动轴承状态评估,试验结果表明:融合指标比单一指标对早期故障更加敏感、更加稳健;同时,融合指标能够定量地描述轴承状态的劣化过程。
关键词
自组织神经网络
主成分分析
特征融合
最小匹配距离
滚动轴承
故障识别
Keywords
self-organization mapping （SOM）
principal component analysis （PCA）
feature fu-sion
minimum matching distance~ rolling bearing~ fault identification
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
一种基于油液分析数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法
张全德
陈果
郑宏光
陈明衡
王培文
王洪伟
李华
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2019
16
在线阅读
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职称材料
2
基于自组织神经网络的滚动轴承状态评估方法
张全德
陈果
林桐
欧阳文理
滕春禹
王洪伟
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
21
在线阅读
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职称材料
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