制定界限值
第三部分基于平台发动机知识获取案例推理流程图第四部分航空发动机滑油监控专家系统的开发以下是开发的航空发动机滑油监控专家系统的主要功能界面第六部分总结与展望目前油液分析技术主要有上面的四种方式而由于光谱分析具有操作简单精度高及分析速度快等特点已广泛应用于航空发动机金属磨粒检测识别及早期故障监测目前在外场对航空发动机的磨损情况也主要采用以光谱分析技术为主的滑油分析技术本文对航空发动机磨损故障诊断主要采用界限值制定特征融合规则提取以及专家系统等四种方法进行状态评估第二部分关键部件故障分析及故障诊断推理
* * * * * * * * 第三部分基于weka平台发动机知识获取 * * 案例推理流程图 * * * * * * * * * * * * 第四部分航空发动机滑油监控专家系统的开发 * * * * 以下是开发的航空发动机滑油监控专家系统的主要功能界面 * * * * 第六部分总结与展望 * * * * 目前，油液分析技术主要有上面的四种方式；而由于光谱分析具有操作简单、精度高及分析速度快等特点，已广泛应用于航空发动机金属磨粒检测、识别及早期故障监测。 目前，在外场对航空发动机的磨损情况也主要采用以光谱分析技术为主的滑油分析技术。 本文，对航空发动机磨损故障诊断主要采用界限值制定、特征融合、规则提取以及专家系统等四种方法进行状态评估。 * * * * * * * * * * 第二部分关键部件故障分析及故障诊断推理方法研究 * * * * * * * * * * 这就为利用线性回归法拟合航空发动机磨损元素的变化曲线提供了可能。 * * * * * * * * * * * * * * * * 各方法的界限值制定结果有稍许不同，但是数值大小基本上相差不大，几乎可以认定是在合理误差范围之内；而且，可以认为面对服从正态分布的数据，这六种界限值的制定方法都适用。 * * 由于实际的航空发动机滑油磨损元素的数据分布情况就是在低浓度区间样本的数据量很大，即低浓度区间频数很大；在高浓度区间的数据量较少，即高浓度区间频数很低，这恰恰与F分布的分布曲线类似。同时，这也是本文选取服从F分布数据的原因。 * * * * 各方法的界限值制定结果有稍许不同，但是数值大小基本上相差不大，几乎可以认定是在合理误差范围之内；而且，可以认为面对服从正态分布的数据，这六种界限值的制定方法都适用。 * * 由于实际的航空发动机滑油磨损元素的数据分布情况就是在低浓度区间样本的数据量很大，即低浓度区间频数很大；在高浓度区间的数据量较少，即高浓度区间频数很低，这恰恰与F分布的分布曲线类似。同时，这也是本文选取服从F分布数据的原因。 * * * * 各方法的界限值制定结果有稍许不同，但是数值大小基本上相差不大，几乎可以认定是在合理误差范围之内；而且，可以认为面对服从正态分布的数据，这六种界限值的制定方法都适用。 * * 已用仿真数据对六种界限值制定方法在不同数据分布下界限值制定的结果进行了分析，但是实际发动机磨损数据下制定的效果却不了解。因此，本文采用实际飞机发动机滑油光谱磨损数据对六种方法的界限值的制定效果进行验证。表2.4为某型飞机发动机实际滑油光谱磨损数据，样本数据量为2089个，元素种类依次为Fe、Al、Cu、Cr、Zn、Cd、Si、Ag、Pb、Ti、Sn、Mg等12种 * * 由表2.4分析可知，由于各方法制定的界限值并不完全相同，有些甚至差异很大，因此可以从结果上初步判定该实例数据并不服从正态分布。因此本文着重分析三种基于概率密度估计的界限值制定结果。 * * * * * * 各方法的界限值制定结果有稍许不同，但是数值大小基本上相差不大，几乎可以认定是在合理误差范围之内；而且，可以认为面对服从正态分布的数据，这六种界限值的制定方法都适用。 * * * * * * 注①：图（a）中的数字代表神经元序号； 注②：图（b）中的椭圆区域代表距离较近的邻神经元的分布。 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室 第二部分 航空发动机磨损数据界限值制定方法 * * 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室 仿真数据验证（图形汇总） 直方图法 Parzen窗法 最大熵法 k近邻法 统计与估计值吻合效果一般 统计与估计值吻合效果较好 基于正态性检验直方图法不适用于F分布数据 统计与估计值吻合效果一般 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室 第二部分 航空发动机磨损数据界限值制定方法 * * 南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室 仿真数据验证（结果汇总） 方法 直方图法 三线值法
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