题目：民用干线发动机状态监控和故障诊断系统方案设计

发动机状态监视和故障诊断系统，现已成为先进飞机监视系统中不可缺少的一部分。它对保证飞行的安全性、提高发动机可靠性和维修性、减少非直接运营成本起着十分重要的作用。 本文的目的是设计一套适合我国的民用干线航空发动机状态监视和故障诊断系统的方案，并针对径向基（RBF）神经网络和支持向量机（SVM）在气路故障诊断中的应用展开深入的研究。主要的内容包括： 1.发动机状态监视和故障诊断系统方案设计 本着“结合我国的实际情况，同时具有较好先进性和实用性”的原则，以CFM56-7发动机为参考机型，参考现有成熟的EHM系统具有的先进功能，完成了该系统的设计。本文首先明确了该系统所具有的功能要求，并给出了整个系统的框架及功能模块。在此基础上，分别就机载系统和地面系统进行了详细的设计。 2.气路故障诊断算法研究 气路故障诊断算法的研究包括两个方面：径向基（RBF）神经网络的研究和支持向量机（SVM）的研究。 在RBF神经网络的研究中，着重考察了测量参数、样本数量、基函数系数和隐含层数对诊断效果的影响。结果表明，诊断效果受这些因素影响明显。对单故障情况，通过不同参数的调节可获得较高的诊断正确率同时具有很好的推广能力；但是对于多故障情况，则效果明显变差，该算法还有待于进一步的改进。 在SVM的研究中，选取了C-SVM和v-SVM两种模型进行研究。结果表明，SVM相对于神经网络，不管是单故障还是多故障情况都具有更好的诊断效果。该算法受样本数量、核函数系数等因素的影响小，而且样本训练的时间更短。该算法在气路故障诊断中更具有优势。