基于滑油磨粒聚类分析的航空发动机故障诊断
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为了有效分析滑油状态,实现基于滑油状态分析的航空发动机关键部件磨损状况监测,开展了基于滑油磨粒聚类分析的航空发动机故障诊断研究。利用主成分分析算法提取滑油磨粒的关键特征参数;结合关键特征参数,利用支持向量机模型进行滑油磨粒的聚类识别。并通过对改进粒子群算法进行分析,利用自适应权重粒子群算法和异步收缩因子粒子群算法对支持向量机模型进行优化,以提高聚类的准确性。以滑油光谱数据为例,进行了滑油磨粒聚类试验。试验结果表明:通过2种改进粒子群优化的支持向量机模型仿真,可实现航空发动机滑油中磨粒的聚类识别,识别精度高达99.7%,且监测和诊断结果与实际故障一致。研究结果可为航空发动机的滑油状态监测和故障诊断提供依据。
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本文档关键词:故障诊断,航空发动机,滑油磨粒,聚类分析