基于灰色神经网络的航空发动机振动故障诊断方法研究

• 作 者: 倪绍华 沙云东 张军
• 机 构: 沈阳航空工业学院飞行器动力与能源工程学院
• 出 处: 沈阳航空工业学院学报
• 发表日期: 2008年1期
• 关键词: 航空发动机 故障诊断 神经网络 灰色理论 areoengine fault diagnosis Neural network Grey theory
• 基金项目: 辽宁省自然科学基金项目（20044008）

针对某型双转子航空涡扇发动机台架试车中出现的振动异常现象，提出了一种基于灰色神经网络的航空发动机故障诊断方法，该方法不仅具有灰色关联度故障诊断方法计算量小、准确率高等优点，同时具备了神经网络强大的并行处理能力和良好的容错性。实例证明，该方法能够简单有效地诊断出航空发动机台架试车中出现的常见故障，为航空发动机故障诊断提供了一个新的途径。