原文传递
基于信息融合的涡轮发动机故障诊断方法研究
| 题名： | 基于信息融合的涡轮发动机故障诊断方法研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 黄燕晓 |
| 作者单位： | 中国民航大学职业技术学院 天津,300300 |
| 关键词： | 航空发动机 信息融合 故障诊断D-S 证据理论 |
| 摘要： | 本文对近年来信息融合方法发展进行了总结，介绍了贝叶斯信息融合法、神经网络信息融合法、基于特征的信息融合法和D-S 证据理论信息融合法，分析各种方法的原理和特点。以CFM56发动机故障诊断为例，用BP神经网络的输出结果为输入，构建D-S证据融合的识别框架，进行故障诊断。结果表明，采用D-S证据理论的方法，缩短了故障诊断的时间并提高了故障诊断的精确度。 |
| 会议日期： | 20110630 |
| 会议举办地点： | 武汉 |
| 会议名称： | 第十一届海峡两岸智能运输系统学术研讨会 |
| 出版日期： | 2011-06-30 |
| 母体文献： | 第十一届海峡两岸智能运输系统学术研讨会论文集 |
| 分类号： | V235.1 TP277 |
检索历史
应用推荐
