本文關(guān)鍵詞： 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥?信息熵 故障診斷 支持向量機(jī) 證據(jù)理論　出處：《沈陽(yáng)航空航天大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：對(duì)于航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)而言，故障特征的識(shí)別與提取將直接關(guān)系到故障診斷的準(zhǔn)確性和有效性。目前利用振動(dòng)信號(hào)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障診斷是比較常用的方法，根據(jù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)在不同狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)的不同特征對(duì)其進(jìn)行診斷。 針對(duì)傳統(tǒng)信號(hào)分析方法難以準(zhǔn)確描述轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)特性以及信號(hào)特征難以定量評(píng)價(jià)問題，本文采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥ńY(jié)合信息熵進(jìn)行特征向量的提取。然后利用能量法選取包含主要故障信息的分量，并利用相關(guān)系數(shù)法對(duì)選取的主要分量的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。在選出主要分量的基礎(chǔ)上計(jì)算其在時(shí)域、頻域以及時(shí)-頻域上的奇異譜熵、功率譜熵、小波能譜熵和小波包空間特征譜熵，以此四種信息熵作為轉(zhuǎn)子故障診斷的特征向量。 本文通過(guò)支持向量機(jī)結(jié)合證據(jù)理論的方法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障診斷，最后利用多分類支持向量機(jī)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子的三種典型故障進(jìn)行多分類診斷。根據(jù)證據(jù)理論對(duì)信號(hào)在不同測(cè)點(diǎn)、不同工況下進(jìn)行信息融合，，并且以概率形式輸出結(jié)果。這種方法可以提高對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確性，其結(jié)果能更直觀的觀測(cè)故障的嚴(yán)重程度。
[Abstract]:For aero-engine fault diagnosis technology, fault feature identification and extraction will be directly related to the accuracy and effectiveness of fault diagnosis. According to the different characteristics of aero-engine vibration signals in different states, it is diagnosed. The traditional signal analysis method is difficult to accurately describe the non-stationary characteristics of rotor vibration signal and the signal characteristics are difficult to evaluate quantitatively. In this paper, the method of empirical mode decomposition combined with information entropy is used to extract the eigenvector, and then the energy method is used to select the components containing the main fault information. The accuracy of the selected main components is verified by the correlation coefficient method. The singular spectral entropy and power spectral entropy in time domain and frequency domain are calculated on the basis of selecting the main components. Wavelet energy spectrum entropy and wavelet packet spatial characteristic spectrum entropy are used as the characteristic vectors of rotor fault diagnosis. In this paper, the support vector machine (SVM) combined with evidence theory is used to diagnose the fault of the engine. Finally, the multi-classification support vector machine is used to diagnose the three typical faults of the engine rotor. According to the evidence theory, the information fusion of the signal at different measuring points and different working conditions is carried out. This method can improve the accuracy of engine fault diagnosis, and the result can observe the severity of fault more intuitively.
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V263.6

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