【摘 要】
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针对航空发动机各类故障表征参数存在耦合且故障类别不易区分的问题,引入多维几何球体距离信息融合的方法,旨在解决航空发动机多故障模式分类的问题。基于发动机自适应模型生
【机 构】
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海军驻沈阳地区发动机专业军事代表室,海军航空大学,91899部队
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针对航空发动机各类故障表征参数存在耦合且故障类别不易区分的问题,引入多维几何球体距离信息融合的方法,旨在解决航空发动机多故障模式分类的问题。基于发动机自适应模型生成对应的性能参数和测量参数组成故障样本,利用样本的先验状态作为类别标签。同时去掉异常故障样本,并将每一类故障数据看成是一个多维几何球体,利用带动态邻域的自适应粒子群算法确定最优的几何球体的中心以及半径,得到的球体能更好地区分不同的故障类别。同时融合多个几何球体距离的信息,克服了以往仅仅依据样本点与故障类别中心的距离进行分类的弊端。将该方法应用到某
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