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基于多分类AdaBoost的航空发动机故障诊断

曹惠玲 高升 薛鹏

曹惠玲, 高升, 薛鹏等 . 基于多分类AdaBoost的航空发动机故障诊断[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(9): 1818-1825. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0774
引用本文: 曹惠玲, 高升, 薛鹏等 . 基于多分类AdaBoost的航空发动机故障诊断[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(9): 1818-1825. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0774
CAO Huiling, GAO Sheng, XUE Penget al. Aeroengine fault diagnosis based on multi-classification AdaBoost[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(9): 1818-1825. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0774(in Chinese)
Citation: CAO Huiling, GAO Sheng, XUE Penget al. Aeroengine fault diagnosis based on multi-classification AdaBoost[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(9): 1818-1825. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0774(in Chinese)

基于多分类AdaBoost的航空发动机故障诊断

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0774
基金项目: 

中央高校基本科研业务费专项资金 3122014D010

详细信息
    作者简介:

    曹惠玲  女, 博士, 教授, 硕士生导师。主要研究方向:航空发动机状态监控、故障诊断与性能分析

    高升  男, 硕士研究生。主要研究方向:发动机状态监控与故障诊断、数据挖掘、机器学习

    通讯作者:

    曹惠玲, E-mail:hlcao@cauc.edu.cn

  • 中图分类号: V19

Aeroengine fault diagnosis based on multi-classification AdaBoost

Funds: 

the Fundamental Research Funds for the Central Universities 3122014D010

More Information
  • 摘要:

    对航空发动机运行数据进行数据挖掘的方法,是发动机故障诊断研究领域的重要研究内容。由于各种算法自身的局限性,通过某种单一算法很难大幅度提升故障分类的准确性。运用组合分类的AdaBoost算法,综合多个分类模型进行诊断,是提升故障识别精度的一种较好的方法。通过AdaBoost算法及其改进算法的结合,建立一种多分类的AdaBoost算法,以支持向量机(SVM)为基础分类器,进行综合诊断模型的建立。通过单位向量法、比值系数法和相关系数法将指印图中统计的故障标识数据进行处理,得到不受故障程度影响的训练数据,再进行建模。实验表明,AdaBoost相关结合算法能够显著提升分类器性能。根据实际故障案例,验证了所建立的诊断模型能够较好地用于发动机的故障诊断。

     

  • 图 1  AdaBoost算法结构

    Figure 1.  Structure of AdaBoost algorithm

    图 2  发动机故障诊断的多分类AdaBoost算法流程图

    Figure 2.  Flowchart of multi-classification AdaBoost algorithm for engine fault diagnosis

    图 3  发动机故障诊断指印图

    Figure 3.  Fingerprint map for engine fault diagnosis

    图 4  不同训练数据下单个SVM模型的正确率

    Figure 4.  Accuracy of single SVM under different training data

    图 5  M=50时各弱分类器的训练误差

    Figure 5.  Training errors of each weak classifier when M=50

    图 6  不同模型诊断错误率随弱分类器个数的变化

    Figure 6.  Variation of diagnosis error rate of different models with number of weak classifier

    图 7  案例1的实际排故检测结果

    Figure 7.  Actual detection and troubleshooting results of Instance 1

    表  1  PW4000指印图故障偏差数据

    Table  1.   Fault deviation data of PW4000 fingerprint map

    故障序号 故障类别 ΔEGT/℃ ΔFF/% ΔN2/% ΔN1/%
    1 +5℃ TAT -17.0 -1.4 -1.0 -1.0
    2 -5℃ TAT 17.0 1.4 1.0 1.0
    3 +0.02MACH 2.0 -2.2 -0.1 -0.1
    4 -0.02MACH -2.0 2.2 0.1 0.1
    5 +500 ALT 0 2.4 0 0
    6 -500 ALT 0 -2.4 0 0
    7 -2% HPC 12.0 1.6 0 0
    24 -2% LPT -2.0 -2.1 0.7 -1.7
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    表  2  单位向量法故障标识

    Table  2.   Fault identification of unit vector method

    故障序号 ΔEGT/℃ ΔFF/% ΔN2/% ΔN1/% ΔEGT/ΔFF
    1 -0.993 -0.082 -0.058 -0.058 12
    2 0.993 0.082 0.058 0.058 12
    3 0.672 -0.739 -0.034 -0.034 -1
    4 -0.672 0.739 0.034 0.034 -1
    5 0 1 0 0 0
    6 0 -1 0 0 0
    7 0.991 0.132 0 0 8
    24 -0.583 -0.612 0.204 -0.495 1
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    表  3  交叉验证法中最优参数下的正确率和经AdaBoost算法提升后的正确率

    Table  3.   Comparison between accuracy of cross-validation method with the best parameters and that improved by AdaBoost algorithm

    %
    故障诊断模型 弱分类器最高正确率 应用AdaBoost算法后正确率
     比值系数法 77.00 97.3
     相关系数法 70.10 87.50
     单位向量法 64.38 86.52
     单位向量法
    (加入ΔEGT/ΔFF)
    83.04 87.45
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    表  4  相关系数法中数值相似的故障标识

    Table  4.   Numerical approximation fault identification of correlation coefficient method

    故障序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 24
    1 1 -1 -0.803 0.803 0.311 -0.311 -0.994 -0.995 -0.993 0.377
    7 -0.994 0.994 0.734 -0.734 -0.208 0.208 1 0.999 0.999 -0.435
    8 -0.995 0.995 0.740 -0.740 -0.217 0.217 1 1 1 -0.422
    9 -0.994 0.994 0.734 -0.734 -0.208 0.208 0.999 1 1 -0.405
    24 0.377 -0.377 0.031 -0.031 -0.414 0.414 -0.435 -0.422 -0.405 1
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    表  5  案例诊断结果

    Table  5.   Cases' diagnosis results

    故障诊断模型 故障序号
    案例1 案例2 案例3
    比值系数法(1) 7 7 20
    比值系数法(2) 7 7 1
    相关系数法(2) 8 7 1
    单位向量法(1) 7 7 1
    单位向量法(2) 7 12 1
    单位向量法(加入ΔEGT/ΔFF)(2) 7 7 2
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-12-13
  • 录用日期:  2018-03-09
  • 网络出版日期:  2018-09-20

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