基于支持向量机决策树的航空发动机轴心轨迹识别方法

论文摘要

针对航空发动机转子轴心轨迹难以准确自动识别的问题,提出了基于二维形状不变矩和支持向量机(SVM)决策树的识别方法。对信号滤波降噪和倍频提纯,形成比较清晰的轴心轨迹;利用二维形状不变矩提取轴心轨迹的图形特征,得到不变矩特征向量,进而构造特征故障的训练和测试样本;采用SVM进行训练和学习,构造SVM决策树,识别故障类别,分类正确率达93.3%以上。应用实测弹支振动应力信号对该方法的准确性进行了验证,结果表明,该方法有效地解决了航空发动机转子轴心轨迹自动识别准确率低和小样本问题。

论文目录

• 0 引言
• 1 二维形状不变矩法
• 2 SVM决策树
•   2.1 支持向量机原理
•   2.2 基于二叉树的SVM多类分类方法
• 3 基于SVM决策树的智能识别方法
•   （1） 轴心轨迹信号预处理。
•   （2） 计算二维形状不变矩。
•   （3） 构造SVM决策树。
•   （4） 智能识别。
• 4 航空发动机应用实例
•   （1） 轴心轨迹信号预处理。
•   （2） 计算二维形状不变矩。
•   （3） 智能识别。
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 何刘海,吴桂娇,王平

关键词: 航空发动机,轴心轨迹,二维形状不变矩,支持向量机决策树

来源: 中国机械工程 2019年08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: 中国航发湖南动力机械研究所中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室

基金: 中航工业技术创新基金资助项目(2012B60804R)

分类号: V263

页码: 969-974

总页数: 6

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