基于信息融合的涡轮发动机故障诊断方法研究

摘要：

对近年来信息融合方法发展进行总结,着重介绍贝叶斯信息融合法、神经网络信息融合法、基于特征的信息融合法和D-S证据理论信息融合法,分析各种方法的原理和特点.以CFM56发动机故障诊断为例,用BP神经网络的输出结果为输入,构建D-S证据融合的识别框架,进行故障诊断.结果表明,采用D-S证据理论的方法,缩短了故障诊断的时间并提高了故障诊断的精确度.

关键词：航空发动机、信息融合、故障诊断、D-S证据理论

所属期刊栏目：29

分类号：V235.1(航空发动机（推进系统）)

在线出版日期：2012-03-30（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：85-88