基于主成分分析和线性判别的航空发动机状态监视

作者：周媛; 左洪福

来源：中国机械工程, 2014, (11): 1433-1437.

• 航空发动机
• 状态监视
• 主成分分析
• 线性判别
• 深度信念网 aero-engine
• condition monitoring
• principal component analysis(PCA)
• linear discriminant analysis(LDA)
• deep belief net(DBN)

利用航空发动机传感器数据对发动机状态进行监视,采用主成分分析(PCA)方法和线性判别法(LDA)对发动机传感器数据进行二次特征提取,按照最优近邻思想进行分类。将2008年IEEE PHM数据作为实验数据,将基于PCA和LDA的分类结果与基于PCA的分类方法以及深度信念网(DBN)分类方法的结果进行了对比分析,结果表明,基于PCA和LDA方法的识别率综合最优且结构简单,对于工程应用该方法有效可行。

• 出版日期2014
• 单位南京信息工程大学; 南京航空航天大学