基于主成分分析的叶片温度分布一致性研究

作者：孟宪文; 冯驰; 高山

来源：哈尔滨商业大学学报(自然科学版), 2019, 35(04): 451-457.

DOI：10.19492/j.cnki.1672-0946.2019.04.016

• 特征提取
• 无量纲指标
• 小波变换
• 主成分分析
• 一致性评估

采用特征向量比对的方式进行研究.通过对叶片温度数据时域和频域空间特征提取,获得能够体现叶片温度分布信息的特征向量,并采用主成分分析(PCA)对特征向量进行去相关和降维,进而得到包含绝大部分叶片温度分布信息的低维特征向量.根据叶片温度特征向量与基准特征向量间的对比,评估叶片温度分布情况的一致性.实验结果表明,叶片的特征偏差均在5%以下,偏差较大的叶片数量占总量的5. 8%,该研究成果可以用于从温度特征上反映叶片工作状态,为叶片故障诊断及寿命预测提供基础.

• 单位
  哈尔滨工程大学