發動機故障診斷的MONTE CARLO通解算法

給出了發動機故障診斷的Monte Carlo通解算法, 該算法可以有效地解決發動機故障診斷算法中由于故障方程存在多重共線性所引起的誤診、漏診與多解問題. 首先給出求解故障方程的Monte Carlo算法, 該算法能夠保證得到滿足故障方程的全部合理解;能夠簡單地用于各種故障相關性準則(例如各種殘差向量范數準則)以及亞定故障方程的求解問題;并且算法簡單易行,無需為每個特定情況專門編制計算程序.其次提出了基本解與通解的概念,并且給出了利用主成分分析與利用主因子模型求基本解的兩種有效算法.利用基本解與通解算法可以將由于多重共線性引起的復雜故障診斷結果表示為簡單明了的形式,有利于對診斷結果作出正確決策.用計算機模擬方法對算法的有效性進行了分析, 對于JT9D發動機氣路方面的24個實際故障樣本,所給出的算法的確診率為86%～92%.

作 者： 范作民 孫春林 白杰 FAN Zuo-min SUN Chun-lin BAI Jie   作者單位： 中國民航學院,機電系,天津,300300  刊 名： 航空學報  ISTIC EI PKU 英文刊名： ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICA  年，卷(期)： 2000 21(5)  分類號： V263.6  關鍵詞： 航空發動機   狀態監控   故障診斷   Monte Carlo方法  

【發動機故障診斷的MONTE CARLO通解算法】相關文章：

Monte Carlo EM加速算法04-26

區間數多屬性決策的Monte Carlo方法04-27

Optimal error bound of restricted Monte Carlo integration on anisotropic Sobolev classes04-26

Monte Carlo方法在單粒子翻轉數值模擬中的應用04-27

城市生活垃圾焚燒爐燃燒室三維輻射傳熱的Monte-Carlo解法04-25

微型渦噴發動機控制算法研究04-26

民用航空發動機性能故障診斷途徑04-26

支持向量機用于液體火箭發動機的故障診斷04-26

基于灰色神經網絡的航空發動機振動故障診斷方法研究04-26

基于定性定量知識集成的液體火箭發動機故障診斷方法04-27