涡轮泵故障检测的频段能量比SOM算法 |
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作者姓名: | 胡茑庆 邱忠 谢光军 胡雷 |
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作者单位: | 国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073;国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073 |
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基金项目: | 国家863高技术研究发展计划资助项目(2005AA722070),国家自然科学基金资助项目(50375153) |
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摘 要: | 为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。
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关 键 词: | 液体火箭发动机 涡轮泵 故障检测 自组织映射 频段能量比 |
文章编号: | 1001-2486(2005)06-0093-04 |
收稿时间: | 2005-07-01 |
修稿时间: | 2005-07-01 |
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