人工神经网络融合诊断航空发动机气路故障

被引：29

作者：

曲建岭 ^{[1
]}

唐昌盛 ^{[1
]}

肖辉雄 ^{[2
]}

李万泉 ^{[1
]}

机构：

[1] 海军航空工程学院青岛分院

[2] 中国人民解放军部队

来源：

航空动力学报 | 2008年 / 11期

关键词：

神经网络; 航空发动机; 飞参数据; 故障诊断; 信息融合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为了提高诊断的准确性,提出了一种利用人工神经网络融合诊断航空发动机气路故障的新算法.由4个子系统有机结合起来建立了神经网络融合诊断系统,对从飞参数据中得到的气路故障数据进行预处理之后,分别输入广义回归神经网络子系统和BP神经网络子系统进行诊断,然后研究了一种新的信息融合算法对两者的诊断结果进行融合,使诊断结果的故障特征更加明显,提高了诊断的准确性.通过测试表明,该信息融合算法十分有效,具有较高的实用价值.

引用

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页数：4