基于灰色模型KFMC的航天發動機故障診斷算法

莊 夏

(中國民用航空飛行學院，四川 廣漢 618307)

基于灰色模型KFMC的航天發動機故障診斷算法

莊 夏

(中國民用航空飛行學院，四川 廣漢 618307)

針對以往的故障診斷方法往往基于已經采集的數據，無法對故障診斷進行及時預測，同時基于單一傳感器的測量信息難以全面準確反映航天發動機工作狀態，從而造成故障診斷的不確定和不精確的問題，提出了一種基于灰色模型KFMC數據融合的航天發動機故障診斷算法。采用有標簽的訓練數據初始化KFMC模型，將預測的數據采用KFMC模型估計其所屬的故障類別以及隸屬度，然后將數據對應各診斷類別的隸屬度初始化傳感器的初始信度分配，將各傳感器采集的數據作為證據體，采用DS數據融合方法融合各證據體，獲得最終的診斷結果。通過飛機發動機故障診斷實例進行實驗，結果表明文中方法能正確及時地預測故障，克服了單個傳感器故障診斷具有的不確定和不精確性，是一種適于航天發動機的故障診斷方法。

飛機發動機；故障診斷；模糊K均值；DS數據融合；灰色模型

0 引 言

航天飛機發動機結構復雜，面臨的環境復雜多變，因此，如何保證飛機發動機的安全可靠，是近年來航天飛機研究的重點課題[1-2]。由于航天飛機發動機上安裝的傳感器位置和數量的限制，以及傳感器自身原因帶來的測量誤差，使得檢測信息具有不確定性和不完備性[3]。因此，對飛機進行實時有效的故障診斷對于保證航天飛機的安全運行具有重要意義[4-5]。……