航空发动机磨损状态的非等间隔预测

摘要：

本文针对油样数据的非等间隔预测问题,利用人工神经网络建立了BP神经网络的多变量预测模型,实现了非等间隔数据建模和预测.最后,利用模拟数据和实际的发动机油样光谱分析数据对模型进行了验证.结果表明,本文所提出的BP神经网络的多变量预测模型能有效解决实际的非等间隔预测问题,具有很强的工程实用价值.

关键词： 航空发动机 磨损状态 非等间隔预测 BP神经网络

作者: 吴昊 左洪福 陈果

作者单位: 南京航空航天大学民航学院,南京210016

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006航空宇航科学与技术全国博士生学术论坛

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 270-273

在线出版日期: 2006-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）