基于动态SSL的航空发动机突发故障检测

摘要

针对航空发动机转子系统的突发故障检测,提出了一种适用于动态过程检测的半监督学习(semi-supervised learning,简称SSL)方法——动态半监督学习方法(dynamic semi-supervised learning,简称DSSL).首先,用已经有类标的数据对学习器模糊KNN(fuzzy k-nearest neighbour,简称FKNN)进行初始化训练,训练完成后,当新的数据到达时,对新的数据进行分类；然后,计算类的演化指标来检测系统的演化程度,检测阶段完成后,学习器根据检测结果实时的修正自身参数,以自适应最终的动态分类任务；最后,用转子试验台模拟航空发动机突发性扇叶断裂故障来获取数据,该实验结果验证了提出方法在突发性故障检测中的可行性、有效性.