[发明专利]基于主元核相似度免疫机制的航空发动机故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种故障诊断方法，具体涉及一种基于主元核相似度免疫机制的航空发动机故障诊断方法。

背景技术

目前，国内外已发展了多种应用于航空发动机的智能故障诊断方法，如专家系统方法、神经网络方法，以及基于支持向量机的诊断方法等。这些方法为建立航空发动机的智能诊断，提高系统运行、维护人员的决策效率做出了贡献。但是，以上诊断方法需要有足够的已知故障模式的训练样本才能发挥出优异的性能，否则结果往往不能令人满意，而且算法实时性较差，难以满足快速在线诊断的要求。

传统的基于距离判别函数的故障诊断方法物理意义明确，算法简单，速度快，可以实现快速的在线诊断。但是，这种方法对于聚类性好的故障样本，其诊断的准确性较高，当故障样本分散程度较大，聚类性较差时，将会产生错误的诊断结果，这就限制了它在航空发动机故障诊断中的应用。

随着对生物免疫系统认识的深入，人工免疫系统(artificialimmunesystem，AIS)已成为人工智能、智能计算等领域的研究热点，国内外提出了各种基于免疫系统机制的免疫算法，并用其解决工程实际问题。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种基于主元核相似度免疫机制的航空发动机故障诊断方法，该方法在免疫形态空间中采用主元核形式的相似性度量，将已知故障模式中的每个样本看作一个抗体，将待检样本看作抗原，把故障诊断问题转化为抗体对抗原的识别问题，该方法受故障模式分布结构的影响较小，当故障样本分散程度较大，聚类性较差时，仍能得到较好的诊断结果。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于主元核相似度免疫机制的航空发动机故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤1：根据每个模式样本的数据矩阵X，求出X矩阵的协方差矩阵的规格化特征向量系统，得到每个模式类的主元核：

步骤1)：用类核代表一类故障模式，类核由单位正交矢量s₁,s₂…,s_r(0≤r≤n)所张成的空间表示，即

Vr={y|y∈Rn,y=v+Σj=1rtjsj,tj∈R}=defVr(v,s1,s2,...,sr)]]>

其中，v是特征空间中的一点，n表示空间维数，r表示单位正交矢量个数，Rⁿ表示实数n维向量空间，