基于ICA与深度学习的发动机气路系统状态监测

来源 :振动.测试与诊断 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xuxu517

【摘要】

：

为提升航空发动机气路系统状态监测的有效性,提出一种采用深度学习并结合独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的新方法,对航空发动机气路系统的健康状态进

【作者】

：

崔建国周碧嘉蒋丽英于明月王景霖

【机构】

：

沈阳航空航天大学自动化学院,故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室

【出处】

：

振动.测试与诊断

【发表日期】

：

2020年6期

【关键词】

：

航空发动机独立分量分析深度学习状态监测 aero-engineindependent component analysisdeep learningcon

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51605309),航空科学基金资助项目(20153354005,20163354004)

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为提升航空发动机气路系统状态监测的有效性,提出一种采用深度学习并结合独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的新方法,对航空发动机气路系统的健康状态进行了监测技术研究。首先,对实际采集的航空发动机气路系统健康监测参数进行预处理,对预处理后的参数数据采用独立分量分析方法进行处理,提取代表当前状态的特征系数矩阵;其次,由提取的特征矩阵创建深度学习状态监测模型;最后,由创建的状态监测模型对航空发动机气路系统健康状态进行监测。为验证所提方法的有效性,采用典型神经网络

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