涡扇发动机潜在故障早期检测：聚类分析方法

本文探讨了"基于聚类分析的涡扇发动机潜在故障检测"这一主题，发表在2016年4月的《北京信息科技大学学报》上，文章编号为1674-6864(2016)02-0088-04，DOI:10.16508/j.cnki.11-5866/n.2016.02.017。作者冯永辉和马洁来自北京信息科技大学自动化学院，他们针对多变量过程统计监控中的挑战，提出了一个创新的方法。 该方法的核心是结合了两种聚类算法：一种是基于密度的减法聚类（Subtractive Clustering, SC），它用于初步的数据分群，通过识别数据点的密集区域来区分正常和异常模式。这种方法对于识别复杂的非线性结构特别有效。接着，文章引入了另一种分割最大熵模糊聚类（Segmentation-based Maximal Entropy Fuzzy Clustering, MEFC），进一步细化了聚类结果，增强了对潜在故障模式的识别能力。 在实施过程中，作者将聚类后的数据根据新的划分状态进行分析，以此来判断是否存在潜在故障。这种方法的关键在于其数据驱动的特性，即它依赖于实际运行数据来发现潜在的、早期的故障迹象，这对于涡扇发动机这类复杂系统尤为重要，因为早期故障检测可以极大地提高维护效率，减少突发故障带来的风险。 论文还应用了涡扇发动机数据集FD001进行了实际案例验证，结果显示，这种基于聚类分析的潜在故障检测方法能够在故障发生之前的有效运行周期内准确地识别出潜在故障，从而为涡扇发动机的健康管理提供了一种有效的预警策略。 这篇文章对多变量过程监控中采用聚类分析进行潜在故障检测的方法进行了深入探讨，并通过实证研究证明了其在涡扇发动机故障预防中的实用性和有效性。这种方法对于工业界来说，特别是在航空发动机维护领域，具有重要的理论价值和实践指导意义。