The invention discloses an aeroengine mechanical fault diagnosis method based on maximum difference extension, which belongs to the field of aeroengine fault diagnosis technology. Its characteristics are that the maximum difference extension algorithm is used to extract and identify the non-linear fault features of aeroengine mechanical fault vibration sampling data, and to diagnose engine mechanical fault using the non-linear vibration sampling data. The problem provides an effective solution to improve the accuracy of aeroengine fault diagnosis.
【技术实现步骤摘要】
一种基于最大差异延展的航空发动机机械故障诊断方法
本专利技术涉及航空发动机故障诊断
,具体的讲是一种航空发动机机械故障诊断方法。
技术介绍
航空发动机是飞机的“心脏”,其运行状态直接关系着飞机的飞行安全。因此,航空发动机的故障诊断理论方法及应用研究得到了广泛重视。航空发动机机械故障诊断中一个有挑战性的难题就是如何处理具有高维数、非线性化特点的振动故障数据。传感器提供了大量的高维观测数据,它们包含了许多用于故障识别的有用信息。然而,在维数很高的数据空间中,不同的故障数据之间的理想分类边界通常是高度非线性的。传统的主成分分析、线性鉴别分析和独立分量分析等模式识别方法要求数据服从全局线性分布,无法有效的处理蕴含在高维空间故障数据的非线性结构,导致故障诊断准确性不高。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服上述已有技术的不足,而提供一种基于最大差异延展的航空发动机机械故障诊断方法,为利用非线性振动采样数据进行故障诊断问题提供有效解决途径。为了达到上述目的,本专利技术是这样实现的:基于最大差异延展的航空发动机机械故障诊断方法,其特征在于包括如下步骤:(1)将航空发动机机械故障产生的振动信号构建成高维采样信号空间数据;(2)采用最大差异延展算法对高维采样信号空间数据进行非线性故障特征提取;(3)采用重构误差法对提取的非线性故障特征进行故障识别,完成航空发动机的机械故障诊断。优选地,所述的步骤(1)包含如下具体步骤:(1a)对每段航空发动机机械故障产生的振动信号进行零均值化与方差单位化处理;(1b)以振动信号的N个连续时域采样值来构造高维采样信号空间\N,每段振动信号被 ...
【技术保护点】
1.基于最大差异延展的航空发动机机械故障诊断方法,其特征在于包括如下步骤:(1)将航空发动机机械故障产生的振动信号构建成高维采样信号空间数据;(2)采用最大差异延展算法对高维采样信号空间数据进行非线性故障特征提取;(3)采用重构误差法对提取的非线性故障特征进行故障识别,完成航空发动机的机械故障诊断。
【技术特征摘要】
1.基于最大差异延展的航空发动机机械故障诊断方法,其特征在于包括如下步骤:(1)将航空发动机机械故障产生的振动信号构建成高维采样信号空间数据;(2)采用最大差异延展算法对高维采样信号空间数据进行非线性故障特征提取;(3)采用重构误差法对提取的非线性故障特征进行故障识别,完成航空发动机的机械故障诊断。2.根据权利要求1所述的基于最大差异延展的航空发动机机械故障诊断方法,其特征在于所述的步骤(1)包含如下具体步骤:(1a)对每段航空发动机振动采样信号进行零均值化与方差单位化处理;(1b)以振动信号的N个连续时域采样值来构造高维采样信号空间每段振动信号被映射成该高维采样信号空间的一个数据点。3.根据权利要求1所述的基于最大差异延展的航空发动机机械故障诊断方法,其特征在于所述的步骤(2)包含如下具体步骤:(2a)在高维采样信号空间中为每个数据点确定它的k个近邻点,建立...
【专利技术属性】
技术研发人员:张赟,李朋,贾舒宜,
申请(专利权)人:中国人民解放军海军航空大学,
类型:发明
国别省市:山东,37
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