典型文献
基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断
文献摘要：
为了深入研究航空发动机故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的航空发动机故障诊断方法.通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障,并得到对应的运行状态参数;从每种故障类型下的长时间序列的状态参数中提取出向量化的曲线特征,构成故障样本;将故障样本带入SDAE模型中进行深度特征提取,经过前向传播和反向微调得到训练好的模型用于发动机故障诊断.结果表明:GSP能够通过参数更改来模拟微弱故障下的状态参数,从而构建多故障样本集;SDAE的重构误差和反向传播误差能够快速收敛到较小值,SDAE的故障诊断正确率为99.5％;与深度信念网络(DBN)、人工神经网络(ANN)以及经典机器学习方法支持向量机(SVM)相比,SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8％、6.9％和10.1％.
文献关键词：
燃气涡轮发动机性能仿真软件;堆栈降噪自编码器;故障诊断;航空发动机
中图分类号：
作者姓名：
车畅畅;王华伟;倪晓梅;蔺瑞管
作者机构：
南京航空航天大学民航学院,南京211106
文献出处：
引用格式：
[1]车畅畅;王华伟;倪晓梅;蔺瑞管-.基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断)[J].航空发动机,2022(01):13-18
A类：
燃气涡轮发动机性能仿真软件,堆栈降噪自编码器
B类：
GSP,SDAE,航空发动机,故障机理,航空燃气涡轮发动机,故障诊断方法,仿真方法,设计参数,状态参数,故障类型,长时间序列,向量化,曲线特征,带入,深度特征提取,微调,调得,练好,更改,改来,微弱故障,多故障,样本集,重构误差,反向传播,快速收敛,诊断正确率,深度信念网络,DBN,人工神经网络,ANN,机器学习方法,故障分类
AB值：
0.231056
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
