基于遗传编程的发动机滑油系统故障诊断

被引：5

作者：

侯胜利 ^{[1
]}

王威 ^{[1
]}

胡金海 ^{[2
]}

周根娜 ^{[1
]}

机构：

[1] 徐州空军学院航材管理系

[2] 空军工程大学工程学院

来源：

振动、测试与诊断 | 2008年 / 28卷 / 04期

关键词：

滑油系统; 故障诊断; 特征提取; 遗传编程; Fisher判别分析;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2008.04.014

中图分类号：

V263.6 [故障分析及排除];

学科分类号：

082503 ;

摘要：

为了提高航空发动机滑油系统故障诊断的有效性,提出了一种基于遗传编程的故障特征提取模型。该模型首先利用遗传编程从原始特征集中提取更能反映故障本质的复合特征,然后通过Fisher判别分析进行二次特征提取,得到对分类识别最有效、数目最少的特征。在神经网络的分类试验中,经过遗传编程和Fisher判别分析提取的特征使样本集的可分性增大,分类正确率从80%左右提高到了97%以上,并且对分类器具有较强的鲁棒性,表明该模型提取的特征对滑油系统的几种典型故障具有更好的识别能力。

引用

页码：400 / 403+416 +416-417

页数：6

共 4 条

[1] 基于递归过程神经网络的航空发动机滑油系统状态监测 [J].