基于SVM和小波包的航空发动机突发故障识别与监控策略

本文档标题为《航空发动机突发故障识别与监控方法研究 (2013年)》，主要探讨了航空发动机突发故障对飞行安全的重大影响以及如何应对这一问题。作者针对航空发动机故障诊断中的挑战，即样本不足和突发故障信息难以提取，提出了一个创新的解决方案。该方法结合了支持向量机（SVM）、小波包分解和智能模块，以在复杂环境下，如强噪声和少量故障样本的情况下，有效地识别和监控发动机的突发故障。 SVM作为一种强大的机器学习算法，以其在小样本、非线性和高维数据处理上的优势，在解决航空发动机突发故障的识别任务中发挥了关键作用。它通过最小化结构风险，建立起发动机故障特征与运行状态之间的稳定映射，从而能够准确地识别出故障状态。这种方法不仅可以提高故障的识别率，而且能够实时响应，调用相应的智能模块进行故障监控和可能的修复。 小波包分解技术在此方案中用于信号处理，通过对信号进行多尺度分析，能够捕获突发故障的瞬变特性，进一步辅助SVM进行故障特征提取。这种方法对于处理突发故障的随机性和瞬时性尤为重要，因为小波包分解能够捕捉到故障演变过程中的关键细节。 论文的研究背景着重于飞机发动机的重要性及其突发故障可能带来的严重后果，强调了对这类故障进行实时识别和监控的必要性。作者王仲生教授，作为航空学院的研究者，与合作者李明和王翔共同致力于飞行器故障诊断和健康监控领域的研究。 关键词包括飞机发动机、特征提取、突发故障、识别、监控、支持向量机和小波包分解，这些词汇展示了论文的核心内容和研究方法。该研究发表在2013年的《西北工业大学学报》上，得到了国家自然科学基金的支持，收稿日期为2012年7月5日。 这篇论文提供了一种创新的航空发动机突发故障识别与监控策略，为提高飞行安全性提供了实用的技术支持，对于航空工程领域具有较高的实用价值和理论贡献。