基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

论文摘要

在结合深度置信网络（DBN）、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。

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类型: 期刊论文

作者: 钟诗胜,李旭,张永健

关键词: 民航发动机,故障诊断,不均衡样本,深度置信网络,算法

来源: 航空动力学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程

单位: 哈尔滨工业大学机电工程学院,哈尔滨工业大学(威海)船舶与海洋工程学院

基金: 国家自然基金重点项目(U1533202),民航科技项目(MHRD20150104)

分类号: V263.6

DOI: 10.13224/j.cnki.jasp.2019.03.024

页码: 708-716

总页数: 9

文件大小: 326K

下载量: 320

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标签：民航发动机论文;  故障诊断论文;  不均衡样本论文;  深度置信网络论文;  算法论文;