基于RBF的发动机智能故障诊断方法研究

摘要：

为提高巡航导弹发动机的可靠性和利用率、降低传统的定期维护成本,提出了应用RBF(径向基函数)神经网络技术对巡航导弹发动机进行诊断.文中将采集到的巡航导弹发动机有关数据分为故障现象和故障集分别进行编码,而后利用神经网络的自学习、联想、推测、记忆、容错、自适应和多模式处理等功能对巡航导弹发动机的故障进行诊断.

关键词： 巡航导弹发动机 智能故障诊断 RBF 神经网络

作者: 张世英 李仁兵

作者单位: 第二炮兵工程学院,西安,710025

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006年全国振动工程及应用学术会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 15-17

在线出版日期: 2006-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）