自组织神经网络航空发动机气路故障诊断

摘要：

为了克服学习样本依赖于发动机精确模型的问题,提出了一种基于自组织神经网络的发动机智能故障诊断的方法,并运用故障特征提取的数据预处理方式,成功地对航空发动机气路部件的几种典型故障做出正确诊断.为验证网络的抗噪性能,文章还引入了自联想神经网络.研究表明,自组织网络可以脱离发动机模型,并且对测量噪声有良好的鲁棒性,能基本满足航空发动机故障诊断的要求,具有较好的工程应用前景.

关键词： 自组织神经网络 航空发动机 故障诊断 自联想神经网络 气路部件

作者: 陈恬 孙健国 杨蔚华 卓刚 秦海波

作者单位: 南京航空航天大学能源与动力学院(南京) 中国航空动力控制系统研究所(无锡)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国航空学会第十一届发动机自动控制学术讨论会

会议地点: 温州

会议语种:中文

页码: 226-232

在线出版日期: 2002-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）