發(fā)布時間：2020-11-15 08:26

　　 航空發(fā)動機是在多種極端條件下工作的復(fù)雜設(shè)備,航空發(fā)動機能否正常、穩(wěn)定地工作會直接影響飛機的飛行安全。針對航空發(fā)動機可能或已經(jīng)出現(xiàn)的異常狀況的檢測分析是保證航空發(fā)動機安全的重要手段。為了保證檢修或運行時及時發(fā)現(xiàn)航空發(fā)動機已經(jīng)發(fā)生或可能發(fā)生的異常,需要研究高效、準確的異常檢測方法。本文的研究內(nèi)容包括:航空發(fā)動機關(guān)鍵參數(shù)值異常檢測,航空發(fā)動機時序數(shù)據(jù)異常序列檢測和基于退化模式的航空發(fā)動機異常狀態(tài)預(yù)警,它們覆蓋了航空發(fā)動機異常檢測的不同方面。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:(1)航空發(fā)動機關(guān)鍵參數(shù)值異常檢測主要研究發(fā)動機關(guān)鍵參數(shù)的值是否存在異常。針對航空發(fā)動機數(shù)據(jù)維度過高的問題,提出了基于互信息與合作博弈的發(fā)動機異常特征選擇算法AFSIC,通過計算每個屬性和異常的關(guān)聯(lián)度,尋找最佳的特征子集;同時,針對航空發(fā)動機數(shù)據(jù)不平衡的問題,在隔離森林算法的基礎(chǔ)上提出了加權(quán)隔離森林算法WIForest,對不同的異常特征賦予權(quán)重,提高異常值檢測算法在高維和數(shù)據(jù)不平衡下的效果。實驗表明,將AFS-IC算法和WIForest算法結(jié)合,在航空發(fā)動機關(guān)鍵參數(shù)異常值檢測問題上具有較高的精確度。(2)航空發(fā)動機時序數(shù)據(jù)異常模式檢測主要研究發(fā)動機時序數(shù)據(jù)中的異常序列。針對時序數(shù)據(jù)異常樣本過少,提出了一種無監(jiān)督的發(fā)動機參數(shù)異常序列檢測方法TFDTW-JDD。該算法使用J近鄰異常算法解決時序數(shù)據(jù)中連續(xù)的異常數(shù)據(jù)造成的“雙胞胎怪胎”問題,同時采用帶局部趨勢特征的動態(tài)時間規(guī)整算法,對J近鄰異常算法中時序數(shù)據(jù)相似度計算的部分進行優(yōu)化,取得了較高的異常序列檢測正確率。(3)基于狀態(tài)退化的航空發(fā)動機狀態(tài)預(yù)警主要研究發(fā)動機狀態(tài)及健康狀況的度量方法,通過擬合其狀態(tài)退化情況,對可能發(fā)生的航空發(fā)動機異常狀態(tài)進行預(yù)警。針對基于退化軌跡相似性的算法TSBAP中沒有考慮退化軌跡趨勢的問題,提出了基于多信息融合相似性度量的異常預(yù)警算法IF-TSBAP,從相似性度量的角度優(yōu)化了原始的TSBAP算法。通過實驗,證明該算法比原始的TSBAP算法效果更好,且優(yōu)于基于其他預(yù)測模型的算法,擁有較高的準確性。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：V263.6
【部分圖文】：

圖 1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的航空發(fā)動機異常檢測研究內(nèi)容示意圖針對這三個問題，國內(nèi)外專家學(xué)者已經(jīng)有了一些研究和探索，并提出了一些經(jīng)典的異常檢測算法，并將其應(yīng)用于航空發(fā)動機領(lǐng)域。然而，隨著傳感器數(shù)據(jù)的愈發(fā)復(fù)雜，對異常檢測算法的要求就越高，這使得一些通用的異常檢測方法很難高效地檢測這三種異常模式，尋找新的技術(shù)手段成為迫切的需要。1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來，異常檢測的研究逐漸興起。大多數(shù)異常檢測算法，是通過挖掘異常模式，并對符合異常模式的樣本進行識別并標注的方式實現(xiàn)異常檢測的，這就決定了檢測不同的異常模式需要的異常檢測算法不同。針對圖 1.2 中航空發(fā)動機數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的三種異常模式，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進行了大量的研究，下文將根據(jù)不同的異常模式分別介紹國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。1.2.1 異常值檢測異常值檢測是異常檢測問題中的重要課題，針對這一課題，國內(nèi)外已經(jīng)有了廣泛的研究。Ben-Gal I 等[8][8]在其文獻中總結(jié)了異常值檢測的方法。異常值，又被稱為離群點。異常值檢測

南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文2.4.1 數(shù)據(jù)集說明實驗使用的數(shù)據(jù)是渦輪航空發(fā)動機的仿真數(shù)據(jù)，采用 NASA 發(fā)布的民用模塊化航空推進系統(tǒng)仿真（Commercial Modular AeroPropulsion System Simulation，CMAPSS）軟件仿真而來。使用該軟件對渦輪航空發(fā)動機的運行過程進行仿真，在隨機時刻對仿真軟件中提供的 26 個虛擬傳感器進行快照（Snapshot），每次快照所獲得的 26 維傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)成一個樣本。圖 2.2 展示了隨機選取的 500 個數(shù)據(jù)樣本中第 4 號傳感器（上圖）和第 7 號傳感器（下圖）的數(shù)據(jù)。

南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文，設(shè)定每次迭代的特征子集數(shù)量 w 100。圖 2.2 展示了一次實驗的迭代中，最佳特征best 的特征數(shù)量，即數(shù)據(jù)的維度個數(shù)變化情況。
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本文編號：2884556