航空发动机磨损故障的智能融合诊断(英文)

摘要

运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析,同时结合发动机试车台监测数据,提出了运用神经网络和D-S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值,将原始数据进行了预处理,转换成故障征兆的布尔值;其次,建立了各子神经网络的拓扑结构,并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系,由此获得了各子神经网络的训练样本,对各网络成功训练后,利用神经网络实现各子网络的诊断并得到了中间诊断结果;然后,将每种方法的神经网络诊断结果作为各故障模式的基本概率分配值,利用改进的D-S证据理论,实现了对神经网络诊断结果的融合,由此获得了最终的融合诊断结果;最后,通过算例证明了该方法的有效性。