【摘 要】
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本文基于半监督协同训练算法对航空发动机的两类故障——失速和喘振进行诊断识别.首先基于分类器学习算法和属性划分方法进行故障诊断模型学习;然后,使用生成的故障诊断模型
【机 构】
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西安飞机工业集团有限责任公司,陕西 西安 710089
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本文基于半监督协同训练算法对航空发动机的两类故障——失速和喘振进行诊断识别.首先基于分类器学习算法和属性划分方法进行故障诊断模型学习;然后,使用生成的故障诊断模型对未标记类别的故障数据进行类别预测,并基于故障数据的类别预测结果优化故障分类器;最后,利用十折交叉验证法进行故障仿真识别.实验采用了4组已知故障类别的数据对其进行训练和测试,并验证了在噪声信号干扰下该算法对故障数据的诊断准确性;此外对2组实例数据进行了故障仿真识别.结果 表明,协同训练算法可有效降低噪声信号对故障诊断结果的影响,且诊断结果的精准性得到了显著提高,因此它具有重要的工程实用价值.
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