针对航空发动机多源信息冗余的健康参数估计问题,提出基于信息熵融合的特征提取方法,将其用于涡轴发动机气路分析中.分别采用近似熵和互信息熵2种方法分析不同故障模式下传感器参数,对特征信息进行融合提取,根据2种信息熵不同特点将每种故障模式下传感器参数分成强、弱2类,利用弱特征信号构建虚拟传感器,最后通过简约强特征信息和虚拟传感器信息解决最小二乘支持向量回归机的样本稀疏性问题,实现健康参数蜕化估计.仿真结果表明采用信息熵融合的特征提取方法有效地减少了输入参数维数,简约了特征样本,从而提高了发动机健康估计能力.
涡轴发动机 气路分析 信息融合 信息熵 特征提取 最小二乘支持向量机