基于神经网络和DS证据理论的发动机磨损故障融合诊断.PDFVIP

第20 卷　第2 期 航空动力学报 V o l20 N o 2 2005 年4 月 Journa l of Aerospace Power A p r. 2005 ( ) 文章编号: 2005 基于神经网络和 证据理论的发动机 D S 磨损故障融合诊断 陈　果 (南京航空航天大学 民航学院, 江苏 南京 210016) 摘要: 运用了4 种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析, 同时结合发 动机试车台监测数据, 提出运用神经网络和 证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各 D S 种分析方法的标准磨损界限值, 将原始数据进行了预处理, 统一转换成故障征兆的布尔值; 其次, 建立各子神经 网络的拓扑结构, 并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系, 从而得到各子神经网络的 训练样本, 对各网络进行成功训练后, 利用神经网络实现各子网络的诊断并得到中间诊断结果; 然后, 将每种方 法的神经网络诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值, 利用 证据理论, 实现对神经网络的诊断结 D S 果的融合, 从而得到最终的融合诊断结果; 最后, 运用算例表明了本文方法的有效性。 关　键　词: 航空、航天推进系统; 发动机; 故障诊断; 磨损; 数据融合; 神经网络; D S 证据理论 中图分类号: V 233 7　　　　　文献标识码: A Fusion D iagnosis of Eng ine W ear ing Fault Ba sed on Neura l Networks and D - S Ev idence Theory CH EN Guo ( , , C ivil A viation Co llege N an jing U n iversity of A eronau tics and A stronau tics N an jing 210016, Ch ina) Abstract: Fou r comm on o il analysis techn iques, nam ely Ferrography analysis, , , , Spectrom etric analysis