基于KPCA与马氏距离的达林顿管故障预测
刘强
程进军
谭洋波
郭文浩
李剑峰
1.空军工程大学航空工程学院,西安,7100382.空军工程大学航空工程学院,西安,7100383.空军工程大学航空工程学院,西安,7100384.空军工程大学航空工程学院,西安,7100385.空军工程大学航空工程学院,西安,710038
摘要：为了对达林顿管进行故障预测,提出了基于KPCA与马氏距离的达林顿管故障预测方法.通过对达林顿管进行失效机理分析,设计了加速退化试验,并获取了集电极导通电流与饱和压降性能退化数据,利用小波包分解与核主成分分析进行数据处理,滤除了原始数据中的干扰信号,得到了退化数据的主成分,结合马氏距离对处理后的数据进行特征融合,得到了可以表征达林顿管健康状态变化的健康因子.使用2种故障预测算法对健康因子进行预测,故障预测结果验证了文中方法的有效性,预测值与真实值的误差均在10％以内.
关键词：故障预测达林顿管核主成分分析马氏距离健康因子
分类号：TP211.5(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(51779263)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 71-77 )
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