基于小波神经网络的航空发动机故障诊断研究

1、基于小波神经网络的航空发动机故障诊断研究摘要：小波神经网络是小波分析理论和神经网络理论结合的产物。波变换是一种多分辨率的时频分析方法，应用在振动信号处理、故障诊断方面较传统方法优越。本文在阐述小波分析的基础上，结合人为附加的正态分布噪声，构造了小波神经网络的训练样本和检验样本。并通过matlab编程的方法得到结论0引言11随着航空工业的飞速发展,航空发动机的安全性与可靠性越来越引起人们的重视。因其结构复杂,又工作在高速、高温和重载的恶劣环境下,比较容易发生各种故障。发动机的状态监视与故障诊断对各型航空发动机的可靠性和运行成本等有重大影响。因此发展发动机的准确、快速的诊断方法十分必要。发动机的有

2、些故障容易监测、诊断和预防,而有些故障不易发现和预防,尤其是那些灾难性和突发性故障更引起人们的重视。因此,如何在故障发生之前或发生早期,就能及时捕捉故障信息,并采取有效措施防止故障扩展或发生,对于消除恶性事故隐患,减少或避免一般故障发生更具有特别重要的意义。机的故障类型多种多样,主要包括稳定性故障、气路故障、振动故障、磨损故障、轴承故障、熄火故障、疲劳结构故障、控制系统故障等等1。神经网络；小波分析；小波分析原理；小波神经网络的模型；matlab样本训练；结论1.1神经网络一个神经网络是一个由简单处理元构成的规模宏大的并行分布式处理器。天然具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络在两个方面与

3、人脑相似:神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。互连神经元的连接强度，即突触权值，用于储存获取的知识。自从认识到人脑的计算与传统的数字计算机相比是完全不同的方式开始，关于人工神经网络(一般称为“神经网络”)的研究工作就开始了。人脑是一个高度复杂的、非线性的和并行的计算机器(信息处理系统)。人脑能够组织它的组成成分，即神经元，以比今天已有的最快的计算机还要快许多倍的速度进行特定的计算(如模式识别、感知和运动神经控制)。这种网络通过学习过程来实现有用的计算，为了获得好的结果，神经网络使用一个很庞大的简单计算单元间的相互连接，这些简单计算单元称为“神经元”或者“处理单元”。1.2神经网络的优点

4、神经网络的计算能力很明显有以下两点:(1)大规模并行分布式结构。(2)神经网络学习能力以及由此而来的泛化能力。泛化是指神经网络对不在训练(学习)集中的数据可以产生合理的输出。这两种信息处理能力让神经网络可以解决一些当前还不能处理的复杂的(大型)问题。但是在实践中，神经网络不能单独做出解答，它们需要被整合在一个协调一致的系统工程方法中。具体讲，一个复杂问题往往被分解成若于相对简单的任务，而神经网络处理与其能力相符的子任务。神经网络具有下列性质和能力:(1)非线性。一个人工神经元可以是线性或者是非线性的。一个由非线性神经元互联而成的神经网络自身是非线性的，并且非线性是一种分布于整个网络中的特殊性质

5、。(2)输入输出映射。有监督学习或有教师学习是一个学习的流行范例，涉及使用带标号的训练样本或任务例子对神经网络的突触权值进行修改。每个样本由一个惟一的输入信号和相应期望响应组成。从一个训练集中随机选取一个样本给网络，网络就调整它的突触权值(自由参数)，以最小化期望响应和由输人信号以适当的统计准则产生的实际响应之间的差别，使用训练集中的很多例子重复神经网络的训练，直到网络到达没有显著的突触权值修正的稳定状态为止。先前用过的例子可能还要在训练期间以不同顺序重复使用。因此对当前问题网络通过建立愉入输出映射从例子中进行学习门这样一个方法使人想起了无参数统计推断的研究，它是非模型估计的统计处理的一个分支

6、。适应性。神经网络嵌人了一个调整白身突触权值以适应外界变化的能力。特别是，一个在特定运行环境下接受训练的神经网络，对环境条件不大的变化可以容易进行重新训练。而且，当它在一个时变环境(即它的统计特性随时间变化)中运行时，网络突触权值就可以设计成随时间变化。VLSI实现。神经网络的大规模并行性使它具有快速处理某些任务的潜在能力。这一特性使得神经网络很适合用超大规模集成(very-large-scale-intergrated,VLSI)技术实现。VLSI的一个特殊优点是提供一个以高度分层的方式捕捉真实复杂性行为的方法。1.2小波分析原理1.3小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，小波”就是小的

7、波形。所谓小”是指它具有衰减性；而称之为波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题,成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。航空发动设沙丘2(尺)(2(尺)表示平方可积的实数空间，即能量有限的信号空间)，其傅立叶变换为沙(8)。当沙(g)满足允许条件：c妒=掣d8g，我们称沙(f)为一J置111个基本小波或母小波Jo将母函

8、数沙(t)经过以PW4164(100INCH)发动机10种典型故障发生时EGT、FUELFLOW、N1和N2参数的变化量为故障样本数据，如表(3-1)所示。附录A：PW4164/68(100INCH)发动机故障系数表原因或偏差AEGT/cAFUELFLOW/“AN1/%AN2/A%+5*CTATERROR-16-1.5-1.0-1.0-5*CTATERROR+16+1.5+1.0-1.0+0.02MACHERROR+1-2.4-0.1.0-0.02MACHERROR+2.4+0.1+500FTALTITUDEERROR-0+2.400-500FTALTITUDEERROR+02.400LPTT

9、CCOFF+10-0.10HPTTCCOFF+12+1.50-0.5TVBCSYSTEMFAILURE(EXTRAFLOW12THSTAGECOOLINGAIRFLOW)+3+0.40-0.2HPTMODULEPERFORMANCELOSS+10+1.4+0.1-0.6LPTMODULEPERFORMANCELOSS+2-0.6-0.9刊.4HPCMODULEPERFORMANCELOSS+6+0.800LPCMODULEPERFORMANCELOSS+5+0.8+0.4+0.32.5BLEED10%OPEN+8+1.6+0.2-0.6ONE2.9BLEEDOPEN+40+8.4+0.5+1.6+2%FLOW15THSTAGEBLEED+17+3.7+0.20+2%FLOW8THSTAGEBLEED+6+1.7+0.1+0.7-0.02aEPRERROR+5+2.4+0.6+0.3+0.02aEPRERROR-52.4