粗糙集约简在飞行器故障识别中的应用

摘要

故障识别是飞行器结构健康监测的重要内容,不同类型的结构测量数据之间存在互补和矛盾的成分。粗糙集约简具有良好的数据挖掘和归类能力,为处理多传感器冗余信息提供了有效的工具。首先从飞行器结构的位移、加速度、应变响应以及模态参数中提取综合的故障评价指标,然后利用粗糙集约简技术对特征属性进行约简,求得系统的最简特征集合,最后通过概率神经网络进行了结构故障的识别。直升机结构的损伤仿真算例表明粗糙集约简方法不仅可以显著减低特征属性的维度,而且能提高故障识别的精度。