【摘 要】
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针对航空发动机故障呈现复杂性、多样性、非线性等特点,运用传统的BP、ELman神经网络进行发动机气路部件故障诊断存在网络训练参数设置复杂,迭代次数多,训练速度慢,泛化能力
【机 构】
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中国人民解放军91715部队82分队,海军航空工程学院飞行器工程系
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针对航空发动机故障呈现复杂性、多样性、非线性等特点,运用传统的BP、ELman神经网络进行发动机气路部件故障诊断存在网络训练参数设置复杂,迭代次数多,训练速度慢,泛化能力欠缺等问题。为此提出利用极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）法识别涡扇发动机气路部件故障。该方法通过为输入权和隐藏层偏置随机赋值,利用MP逆求解输出权值。以某型涡扇发动机为对象,进行ELM、BP、ELman气路部件故障诊断比较研究,实验结果验证了利用ELM识别涡扇发动机气路部件故障的精确性、快速性、稳定性
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