【摘 要】
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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
【机 构】
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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)
【出 处】
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中国航空学会第十一届发动机自动控制学术讨论会
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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.
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