航空发动机振动故障诊断：模糊支持向量机与紧密度分析

"改进FSVM在发动机振动故障融合分析中的应用 (2012年)" 本文主要探讨了如何改进模糊支持向量机（FSVM）在航空发动机振动故障诊断中的应用，以提高诊断准确性和抗噪声能力。作者费成巍和白广忱提出了一种新的模糊隶属度确定方法，即紧密度隶属函数，用于改进传统的模糊支持向量机。这种方法结合了模糊理论和支持向量机（SVM）的优势，尤其适用于处理航空发动机整机振动的多类故障诊断问题。 在传统的模糊支持向量机中，隶属度函数通常用于量化样本的不确定性。然而，这些函数在处理复杂数据集和高噪声环境时可能表现不佳。为了克服这一问题，作者提出了基于样本紧密度的模糊隶属度函数。这种函数能够更好地捕捉样本之间的关系，尤其是在存在噪声的情况下，能更准确地确定样本的模糊类别。 航空发动机的振动故障分析是一个复杂的问题，因为它涉及到多种可能的故障类型，如不平衡、松动、裂纹等。这些故障可能同时或独立发生，导致复杂的振动模式。通过引入模糊隶属度函数，作者构建了一个融合诊断的数学模型，该模型能够处理这种多类故障的诊断。该模型不仅考虑了每个样本的分类归属，还考虑了其与其他样本的关系，从而提高了诊断的精度和鲁棒性。 实验结果表明，采用改进的FSVM方法进行航空发动机振动故障诊断，其正确诊断率显著提高，并且在噪声环境中表现出强大的抗干扰能力。这为航空发动机的故障分析提供了新的工具，有助于早期发现和定位潜在的故障，从而提升航空安全性和维护效率。 文章指出，该研究受到国家自然科学基金和北京航空航天大学博士研究生创新基金等多个项目的资助，显示出其在学术研究和实际应用中的重要价值。关键词包括航空发动机、整机振动、故障分析、模糊隶属度、支持向量机和紧密度，这些关键词反映了研究的核心内容和技术手段。 这项工作为航空发动机振动故障诊断提供了新的视角，通过改进模糊支持向量机的方法，提高了诊断的准确性和可靠性，对于未来在航空工程领域的故障预测和健康管理有着重要的参考意义。