[发明专利]一种基于信息融合技术智能模型的航空油液分析方法

摘要

本发明公开了一种基于信息融合技术智能模型的航空油液分析方法，步骤如下对油液传感器监测到的油液磨粒状态信号进行滤波、小波降噪的预处理；采用傅里叶变换和小波包能量谱的方法，对预处理后的油液磨粒状态信号进行特征提取，获取表征油液磨粒状态信号的特征参数；根据获取的特征参数的种类和数量，构建RBP神经网络模型、BP神经网络模型、灰色关联度模型、模糊推理模型，然后利用获取的特征参数对各种模型进行训练处理；利用四种模型分别处理测试用油液磨粒的特征参数，获取模型关于油液磨粒各种状态的关联参数，然后通过D‑S证据理论进行深度融合，判别出油液磨粒的状态信息。本发明综合利用各个模型的优点，具有较好的容错性，增强了对磨粒识别的准确度。

主权项

一种基于信息融合技术智能模型的航空油液分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，信号采集与预处理，对油液传感器监测到的油液磨粒状态信号进行滤波、小波降噪的预处理；步骤2，采用傅里叶变换和小波包能量谱的方法，对预处理后的油液磨粒状态信号进行特征提取，获取表征油液磨粒状态信号的特征参数；步骤3，根据步骤2中获取的特征参数的种类和数量，构建RBP神经网络模型、BP神经网络模型、灰色关联度模型、模糊推理模型，然后利用获取的特征参数对各种模型进行训练处理；步骤4，利用所述四种模型分别处理测试用油液磨粒的特征参数，获取模型关于油液磨粒各种状态的关联参数，然后通过D‑S证据理论进行深度融合，判别出油液磨粒的状态信息。