【摘 要】
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作为飞行器最为重要的系统之一,航空发动机是否处于稳定可靠的状态,与整个飞行过程的安全息息相关。对航空发动机实施健康管理,不仅能够在更大限度上保障发动机安全,还能将传
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作为飞行器最为重要的系统之一,航空发动机是否处于稳定可靠的状态,与整个飞行过程的安全息息相关。对航空发动机实施健康管理,不仅能够在更大限度上保障发动机安全,还能将传统的发动机维修方式由定期维修转为视情维护,降低发动机的运营成本。本文主要围绕发动机气路性能,分别利用MLP神经网络与卷积神经网络,并对其进行改进,展开对发动机中气路性能状态分类的方法研究,主要研究内容包括以下几点:针对当前研究中缺少发动机真实运营数据这一不足,本文将与航空公司合作,从航空公司获取QAR数据,并对QAR数据中的粗大误差及测量误差进行野点剔除、平滑处理等预处理。同时,本文还将从每个航段QAR数据中提取出最能反映该航段飞行状况的稳定点,结合航空公司提供的维修维护报告中的水洗记录,构造出由稳定点组成的航空发动机气路状态分类诊断数据集。构造了基于水洗的航空发动机气路状态分类诊断数据集,研究了特征选取算法与MLP神经网络相结合的方法及其在该数据集的分类准确性验证。航空发动机气路状态分类诊断数据集中参数众多,特征提取算法能够从数据集中提取出对于分类诊断最有利的相关参数,避免不相关参数的信息干扰。提取出的相关参数可作为MLP神经网络的输入,划分出训练集与测试集后,由训练集训练出最优分类模型,而后由测试集测试模型的分类诊断正确率,最终模型在测试集上能够达到86.5%的正确率。研究了基于深度学习的发动机气路性能状态分类诊断方法。针对当前深度学习方法在诸多领域的成功应用,将卷积神经网络应用于发动机状态分类。卷积神经网络相较于传统神经网络具有更为强大的特征提取功能,因此不再需要特征选取、参数筛选这一过程,同时,还将引入双树复小波方法与卷积神经网络相结合,双树复小波方法能够对数据集中可能存在误差进一步滤除,同时可对数据集实现多重分解,扩充数据集,实现数据增强。由卷积神经网络与双树复小波相结合的方法最终在航空发动机气路状态分类数据集上验证,达到了92%的测试准确率。
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