多信息融合特征下的发动机故障自动化诊断研究

发动机工作过程的复杂性以及其故障诊断信息的繁杂性使得单一传感器难以较好识别与诊断故障问题。故研究对数据层、特征层以及诊断层进行多信息融合,并基于最大信息特征和主成分分析提出诊断模型。实验结果表明,模型对不同故障类型的数据提取偏差值低于5%,且其误差性能(<0.06%)和测试精度明显优于其他对比算法。多信息融合特征诊断算法能有效对发动机设备进行故障诊断,并提供新维修思路。