基于单分类超限学习机的轴流压气机气动失稳检测方法

摘要

本发明公开了一种基于单分类超限学习机的轴流压气机气动失稳检测方法。首先对采集到的动态压力信号，进行去趋势项与平滑处理和滑动窗口法做数据截取；其次选取多个时域统计特征来描述所截取的每段窗口数据，通过自编码器采用ELM算法作为优化算法，对动态压力数据特征进行编码和解码处理，得到描述该工况下压力数据的二次重构特征；将只包含正常工况下的数据特征作为单分类超限学习机的输入，进行模型训练；最后将包含正常和气动失稳工况的测试数据按照时间顺序输入已训练的单分类模型，通过对数据特征的分类，实现对气动失稳的检测。本发明通过计算简单且高效的OC‑ELM进行快速识别分类，准确率高，为轴流压气机的气动失稳检测提供了有效且便利的工具。