10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2016.11.008
基于多工况自动聚类的飞机发动机健康状态评估
提出了一种基于多工况聚类的飞机发动机健康状态评估方法.首先对工况进行自动划分;再从大量传感器数据中选取与发动机性能衰退趋势密切相关的传感器变量进行分析并提取特征,定义逻辑回归模型;最后给出对飞机发动机的健康状态评价.该方法在NASA提供的飞机发动机传感器数据上进行验证,对其健康性能状态进行评估,结果表明该方法不仅结果可靠,而且具有一定实用性,可为飞机发动机的剩余使用寿命预测提供一种可行且有效的理论方法和手段,对提高飞机发动机的安全性和可靠性具有重要价值.
健康评估、飞机发动机、自动工况划分、逻辑回归模型、K-means聚类
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U44;TP1
国家科技支撑计划2014BAA04B01;国家自然科学基金51305258;上海市科委项目1411104600
2017-05-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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