摘要:
利用航空发动机传感器数据对发动机状态进行监视,采用主成分分析(PCA)方法和线性判别法(LDA)对发动机传感器数据进行二次特征提取,按照最优近邻思想进行分类。将2008年IEEE PHM数据作为实验数据,将基于PCA和LDA的分类结果与基于PCA的分类方法以及深度信念网(DBN)分类方法的结果进行了对比分析,结果表明,基于PCA和LDA方法的识别率综合最优且结构简单,对于工程应用该方法有效可行。
中图分类号:
周媛, 左洪福. 基于主成分分析和线性判别的航空发动机状态监视[J]. 中国机械工程, 2014, 25(11): 1433-1437.
Zhou Yuan, Zuo Hongfu. Condition Monitoring of Aero-engine Based on PCA and LDA[J]. China Mechanical Engineering, 2014, 25(11): 1433-1437.