航空发动机传感器故障诊断

摘要：

研究航空发动机传感器故障诊断问题,由于发动机传感器故障样本有限、小样本、非线性变化特点,传统大样本传统故障方法故障诊断准确率低.为提高传感器故障诊断准确率,提出一种混沌粒子群算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(LSS-VM)相结合的传感器故障诊断算法(CPSO - LSSVM).首先将发动机传感器信号输入到LSSVM进行学习,并采用CPSO进行优化,找到最优LSSVM参数,从而建立传感器故障诊断模型,最后采用已建立模型对传感器故障进行仿真测试.仿真结果表明,CPSO - LSSVM提高了航空发动机传感器故障诊断的准确率,能准确地对空发动机传感器故障进行诊断,提供民飞行安全性能保障.

关键词：航空发动机、故障诊断、混沌粒子群算法、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：29

分类号：TP911

在线出版日期：2012-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-79