用自联想神经网络处理发动机测量参数
由于航空发动机工作在高温、高压及强烈振动的环境中,其控制系统中的传感器容易受到干扰,所以发动机测量参数中常常包含较大的噪声.另一方面,发动机的测量参数多于其独立变量的数量,即在这些测量参数中存在冗余信息.自联想神经网络(auto-associative neural networks)通过对信息的压缩及解压缩过程,能够利用冗余信息抑制其测量噪声.在发动机故障诊断过程中,应用自联想神经网络对测量参数进行预处理,可以大大提高故障诊断的准确率.
数据处理 神经网络 航空发动机 故障诊断 涡扇发动机 测量参数
叶志锋 孙健国
南京航空航天大学能源与动力学院(南京)
国内会议
温州
中文
241-244
2002-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）