文献类型：期刊文章

作　　者：洪涛[1] 李辉[1] 邱畅啸[2] 黄志奇[3]

机构地区：[1]电子科技大学空天科学技术研究院,成都611731 [2]电子科技大学英才实验学院,成都611731 [3]电子科技大学自动化工程学院,成都611731

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：载人航天预先研究计划资助项目

年　　份：2012

卷　　号：26

期　　号：6

起止页码：514-520

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：提出了一种基于主元分析法(principal component analysis,PCA)相似系数与支持向量机(support vector machine,SVM)的故障检测算法用于液体火箭发动机涡轮泵试车后故障检测。该算法将历史信号按合理的步长分段,对信号段进行小波去噪预处理;再将每个步长信号平分为多段,采用主元分析法对每段信号进行降维处理;以第1段信号为基准,计算其他各段信号与第1段信号的相似系数,将所得相似系数组成向量作为故障特征;提取历史信号的所有故障特征向量构建SVM的训练样本集,并由此得到SVM决策函数用于待检信号的故障检测。用某型号涡轮泵振动加速度信号对算法进行验证,结果表明对时长21.50 s的待检信号,算法检出故障发生时刻为20.0076 s,非常接近故障真实出现时刻(约20.007 s),未出现虚警和漏警。算法具备了良好的准确性。

关 键 词：涡轮泵 试车后故障检测  主元分析法 相似系数  支持向量机

分 类 号：TP206.3] TN99]