Li Yanjun
Professor Supervisor of Doctorate Candidates
Alma Mater:南京航空航天大学
Education Level:南京航空航天大学
Degree:Doctoral Degree in Engineering
School/Department:College of Civil Aviation
Discipline:Other specialties in Traffic and Transportation Engineering. Vehicle Operation Engineering
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Affiliation of Author(s):民航学院
Journal:北京航空航天大学学报
Key Words:航空发动机;磨损故障诊断;铁谱分析;免疫算法;支持向量机(SVM);
Abstract:航空发动机在使用寿命周期内会不断磨损最终出现故障,通过对发动机油液监测铁谱分析数据的挖掘可实现磨损故障的诊断。本文研究免疫算法优化的支持向量机(SVM)在航空发动机磨损故障诊断中的运用。首先,总结了支持向量机和免疫算法的运行流程和关键算法。然后,用改进的免疫算法优化支持向量机惩罚因子、松弛变量及核函数参数。某型航空发动机的油液铁谱分析数据和加入噪声数据验证结果表明,该方法可有效实现航空发动机磨损故障诊断且具有较好的鲁棒性。最后,研究了核函数、多分类决策方法、初始种群大小、亲和力计算公式、支持向量机优化方法和归一化方法对磨损故障诊断准确率的影响,得到了最佳诊断方法。
Translation or Not:no
Date of Publication:2017-07-15
Co-author:张建,cyy,zln
Correspondence Author:Li Yanjun
