DPCA和GRNN在燃气轮机故障诊断的方法

选取其关键部件—喷口加力调节器作为故障诊断研究对象,提出了一种基于动态主元分析(DPCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的喷口加力调节器故障诊断方法。在燃气轮机专用试验平台对其进行试验,采集喷口加力调节器的高压转子转速、低压转子转速、燃油油量、燃油耗量等参数原始数据,对其进行预处理,并采用DPCA方法对其进行动态主元分析,提取其不同健康状态的主元,构建特征向量,采用特征向量构建GRNN神经网络故障诊断模型,并通过测试数据对该方法的有效性进行试验验证。为表明该方法的有效性,采用了基于GRNN和基于DPCA-RBF的方法对喷口加力调节器不同健康状态进行了诊断技术研究,并对不同方法所得到的诊断结果进行了对比分析。结果表明,采用DPCA和GRNN相结合的故障诊断方法能有效识别出喷口加力调节器不同的健康状态,具有很好的实际应用价值。     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。