论文部分内容阅读
数据挖掘是民航发动机故障诊断的重要手段之一,故障诊断模型的训练数据多来源于已知故障数据或试验数据。实际操作中,不同种类的大量故障数据难以获得,且同一种故障由于故障程度的不同也可能使性能参数产生较大差异,导致诊断模型的推广性较差。在故障数据较少的情况下,如何获得鲁棒性好的诊断模型具有重要意义。指印图标识了不同故障对应的发动机主要性能参数的小偏差量,可用数据挖掘方法,将其作为不同故障的基础数据。通过比值系数法、相关系数法、单位向量法扩充基础数据,再应用不同的噪声添加方法,作为模型训练的数据,使诊断模型更具推广