基于支持向量機(jī)的燃機(jī)渦輪葉片狀態(tài)檢測.pdf

1、燃?xì)廨啓C(jī)在各個(gè)國家的的軍用民用領(lǐng)域占據(jù)著重要地位，其產(chǎn)業(yè)規(guī)模，產(chǎn)品應(yīng)用，被視為一個(gè)國家工業(yè)化程度的重要體現(xiàn)。然而，高溫度、高壓、高轉(zhuǎn)速的工作環(huán)境決定了燃?xì)廨啓C(jī)在其工作環(huán)境中容易發(fā)生故障，因此對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)行狀態(tài)檢測具有極其重要的意義。國內(nèi)關(guān)于燃?xì)廨啓C(jī)狀態(tài)檢測的研究，大部分都是圍繞燃?xì)廨啓C(jī)整體的健康狀態(tài)監(jiān)測、傳感器狀態(tài)檢測、振動(dòng)狀態(tài)的監(jiān)測及故障狀態(tài)診斷、氣路狀態(tài)檢測等進(jìn)行的，關(guān)于燃?xì)廨啓C(jī)葉片在線監(jiān)測和檢測的技術(shù)極少。然而數(shù)據(jù)顯示，由渦輪葉片

2、失效所致的燃?xì)廨啓C(jī)失效事件占據(jù)了整個(gè)燃?xì)廨啓C(jī)失效事件的40％以上，因此對(duì)渦輪葉片提取特征來進(jìn)行狀態(tài)檢測，所具有的意義重大。本文以渦輪葉片工作時(shí)的溫度數(shù)據(jù)為參數(shù)，通過分析渦輪葉片的材料和失效情況，對(duì)實(shí)測渦輪葉片溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出能表示其屬性的特征向量，通過設(shè)計(jì)最小二乘支持向量機(jī)模型的方法對(duì)渦輪葉片進(jìn)行狀態(tài)分類檢測，達(dá)到狀態(tài)識(shí)別和檢測的目的。
　　本文首先介紹了該課題的研究意義以及研究目標(biāo)，同時(shí)簡要介紹了渦輪葉片狀態(tài)檢測和故障診

3、斷在國內(nèi)外的研究狀況和所用技術(shù)，針對(duì)研究數(shù)據(jù)的局限性，選擇在處理小樣本數(shù)據(jù)上具有優(yōu)良表現(xiàn)的支持向量機(jī)作為研究手段，對(duì)其理論基礎(chǔ)作了介紹。
　　本文對(duì)實(shí)測渦輪葉片的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)分析和預(yù)處理，主要是在其周期性的體現(xiàn)和變工況下對(duì)溫度數(shù)據(jù)的模擬，通過對(duì)葉片材料、結(jié)構(gòu)的研究，并結(jié)合采集到的葉片溫度情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)渦輪葉片的溫度數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分割，得到能定位葉片位置的每個(gè)葉片溫度數(shù)據(jù)。在特征提取方面，通過對(duì)比小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法后，本文

4、使用全體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法，該方法不僅具有自適應(yīng)性，且避免了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解可能帶來混疊模態(tài)的問題，對(duì)提取出的單葉片溫度信號(hào)進(jìn)行分解，得到能夠表現(xiàn)其物理含義的固有模態(tài)函數(shù)，結(jié)合渦輪葉片故障變化的漸變趨勢，選取固有模態(tài)函數(shù)歸一化后的能量比作為狀態(tài)檢測分類器的輸入特征向量。
　　最終，設(shè)計(jì)支持向量機(jī)分類器來進(jìn)行葉片狀態(tài)的分類檢測，提出了渦輪葉片的狀態(tài)檢測模型，對(duì)基于溫度參數(shù)的渦輪葉片進(jìn)行了狀態(tài)分類，通過采用人工蜂群算法對(duì)最小二乘支持向