基于主成分分析和线性判别的航空发动机状态监视

摘要：

利用航空发动机传感器数据对发动机状态进行监视，采用主成分分析(PCA)方法和线性判别法(LDA)对发动机传感器数据进行二次特征提取，按照最优近邻思想进行分类。将2008年 IEEE PHM数据作为实验数据，将基于 PCA 和 LDA 的分类结果与基于 PCA 的分类方法以及深度信念网(DBN)分类方法的结果进行了对比分析，结果表明，基于 PCA 和 LDA 方法的识别率综合最优且结构简单，对于工程应用该方法有效可行。

关键词：航空发动机、状态监视、主成分分析、线性判别、深度信念网

分类号：V263.6;TP391.4(航空制造工艺)

资助基金：国家自然科学基金资助重点项目60939003

在线出版日期：2014-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1433-1437