【摘 要】
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研究发动机监控系统必须面临两大技术难题:发动机基线挖掘和故障诊断。获取基线是进行故障诊断的前提条件。分别针对这两项难题构建基线挖掘和故障诊断模型,具体工作如下:(1)为提高基线挖掘的精度,提出BAS(Beetle Antennae Search,天牛须算法)与Elman相结合的基线挖掘模型。为解决BAS寻优效率低的问题,将BAS算法群体化;为解决BAS算法搜索精度问题,用自适应思想对BAS算法改造
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研究发动机监控系统必须面临两大技术难题:发动机基线挖掘和故障诊断。获取基线是进行故障诊断的前提条件。分别针对这两项难题构建基线挖掘和故障诊断模型,具体工作如下:(1)为提高基线挖掘的精度,提出BAS(Beetle Antennae Search,天牛须算法)与Elman相结合的基线挖掘模型。为解决BAS寻优效率低的问题,将BAS算法群体化;为解决BAS算法搜索精度问题,用自适应思想对BAS算法改造。最后将群体ADP BAS算法(改进后的BAS)与Elman结合建立群体ADP BAS-Elman模型。经计算验证,群体ADP BAS算法收敛速度、精度均高于传统寻优算法,群体ADP BAS-Elman模型的基线拟合精度和学习能力均强于传统模型。(2)为提高发动机气路故障诊断的正确率,提出PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群算法)与ELM(Extreme Learning Machine,极限学习机)相结合的诊断模型。针对PSO易于陷入局部最优的缺陷,提出混沌算法;为解决PSO的搜索精度和速度的矛盾,利用自适应思想改进PSO算法。经计算验证,混沌ADP PSO寻优算法(改进后的PSO)相对于传统寻优算法具有更高的收敛速度和精度;ELM中隐层激活函数为Tanh函数时更适用于诊断;混沌ADP PSO-ELM诊断模型诊断正确率和学习能力明显高于传统诊断模型。(3)为建立准确的CBR(Case-based Reasoning,基于案例推理)气路故障诊断模型,先建立了PW4056发动机案例库。为简化CBR计算,根据发动机原理剔除冗余参数。考虑发动机参数具有方向性,提出余弦-改进灰色关联度(Cosine-IGRA)案例相似度计算函数。利用混沌ADP PSO算法对各参数寻找最优权值。最后建立基于Cosine-IGRA函数的CBR诊断模型。经实例仿真验证该模型具有较高的诊断正确率。
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