10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2022.02.002
基于改进DBNs的三维叶尖间隙叶片裂纹诊断方法
针对航空发动机结构复杂、干扰因素多、叶片裂纹特征提取困难及难以精确诊断等问题,提出一种基于改进深度信念网络(deep belief networks,简称DBNs)的三维叶尖间隙叶片裂纹特征提取与诊断方法.首先,根据DBNs重构误差的传递规律,通过全局反向重构(global back-reconstruction,简称GBR)机制构建一种能自适应调节深度的DBNs,以避免深层特征退化导致的特征表征能力不足的问题;其次,利用改进DBNs从叶片三维叶尖间隙中自适应学习深层裂纹特征;最后,采用Softmax回归模型建立深层特征与叶片裂纹间的复杂映射,实现叶片裂纹精确诊断.叶片裂纹诊断试验结果表明:所提方法能有效提取叶片裂纹特征,平均诊断精度达到98.43％,标准差仅为0.092％,具有较好的稳定性和泛化能力,能有效实现叶片裂纹诊断.
航空发动机叶片、三维叶尖间隙、深度信念网络、特征提取、故障诊断
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U226.8+1;V232.4;TH17(电气化铁路)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2022-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
213-219
