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万方数据
面向涡扇发动机状态评估的健康因子构建方法
Research on Health Factor Construction Method for Turbofan Engine Condition Assessment
蔡文涛 1张吕凡 1徐诗奕 1聂磊 1董正琼 1周向东1
作者信息
- 1. 湖北工业大学机械工程学院,湖北省现代制造质量工程重点实验室,湖北武汉 430068
- 折叠
摘要
针对涡扇发动机监测数据维度高、存在大量噪声、退化机理复杂、难以构建用于状态评估的有效健康因子的问题,对原始数据做卡尔曼滤波以滤除传感器信号中的噪声,通过采用线性方法 主成分分析和非线性方法 堆叠自编码器对滤波后的数据做降维处理,提取出能够表征发动机退化的一维综合健康因子,并在C-MPASS数据集上进行了实例分析.结果 表明,以上两种方法均可很好地提取健康因子,可为涡扇发动机的状态评估提供有效支撑.
关键词
涡扇发动机/主成分分析/自编码器/卡尔曼滤波Key words
Turbofan engine/principal component analysis/self-encoder/Kalman filtei引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金面上项目(51975191)
出版年
2023