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涡扇发动机气路故障的信息融合诊断方法

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为了提高包线内气路部件故障诊断能力,提出一种加权D-S(Dempster-Shafer)合成理论的故障诊断方法.基于传感器测量值,分别利用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和受限玻尔兹曼-极限学习机(RB-ELM)对主要气路部件性能进行估计,将计算值与基准值的偏差作为基本概率赋值函数.使用飞行状态参数结合混淆矩阵求解子证据体加权系数,最后进行决策级加权融合诊断.通过某型涡扇发动机仿真验证,结果表明与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,融合诊断方法有效地提高了部件故障诊断精度.
Information Fusion Diagnosis Method for Gas Path Failure of Turbofan Engine

陶金伟、王浩楠

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中国航发商用航空发动机有限责任公司,上海 201108

航空发动机 融合诊断 扩展卡尔曼滤波器 极限学习机 D-S证据理论合成

国家自然科学基金重大研究计划项目

91860124

2021

10.19708/j.ckjs.2021.04.002

测控技术
中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所

测控技术

CSTPCD
影响因子：0.5
ISSN：1000-8829
年,卷(期)：2021.40(4)
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