基于神经网络数据融合技术的飞机发动机火警探测研究
某型飞机发动机火警探测系统存在设计上的缺陷,导致系统存在误报警率较高的问题:近年来,神经网络技术和多传感器信息融合技术在火警探测上得到应用,从研究的结果来看该方法可以有效地减少火警的误报。本文设计了基于BP神经网络数据融合技术的飞机发动机火警信号系统,在信号检测级采用了速率检测算法结合绝对温度的并行局部决策机制,构建了3层数据融合结构;最后利用Matlab进行了仿真验证,证明采用基于BP神经网络的数据融合技术改进飞机发动机的火警探测,可以准确、迅速地判定火警,同时具有一定的抗干扰性;此种方法对解决发动机报警灵敏度和误报警率之间的矛盾,具有较高的价值。
飞机发动机 火警信号系统 BP神经网络 数据融合
吴光彬 王栋 卢建华
海军航空工程学院控制工程系 山东烟台264001 海军航空工程学院基础部 山东烟台 264001 海军航空工程学院控制工程系 山东烟台 264001
国内会议
内蒙古呼伦贝尔
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2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）