非平稳时间序列分形分析及其在民航发动机状态监测中的应用

项目名称： 非平稳时间序列分形分析及其在民航发动机状态监测中的应用

项目编号： No.61401467

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 董科强

作者单位： 中国民航大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 民航发动机状态监测与故障诊断是影响民航安全运行的重要因素，因此，基于气路参数的民航发动机状态监测系统研究成为民航安全运行领域研究的热点，而实现该系统的关键是实时准确的参数预测。然而，气路参数数据本质上是一种混有较强随机噪声的时间序列，经常出现孤立突变数据和趋势突变数据等，大量不确定因素的存在造成了气路性能参数具有高度复杂的非线性特征，这使得获取准确预测结果并不容易。由于分形分析对数据突变等特征能很好地描述，所以本项目通过运用统计学理论，对除趋势交叉波动分析(DCCA)函数和DCCA交叉相关系数的性质等分形理论深入研究，并使用分形理论分析气路性能参数。进一步将DCCA交叉相关系数与最小支撑树相结合，探讨发动机气路参数信息的相关性和相似性规律，挖掘其包含的丰富信息，找出民航发动机的基本特征，提出基于气路性能参数的异常监测方法，建立对比监测模型，对发动机状态监测和故障诊断有着重要意义和应用价值。

中文关键词： 除趋势；性能参数；相关系数；DCCA交叉相关系数；最小支撑树

英文摘要： The technology of civil aero-engine condition monitoring and fault diagnosis is one of the important factors of aviation security. Therefore, the study on engine condition monitoring methods based on performance parameters have been developed to address t

英文关键词： Detrended fluctuation；Performance parameter；Correlation coefficent；DCCA cross correlation coefficient；Minimum spanning tree