应用神经网络信息融合诊断航空发动机故障

被引：17

作者：

赵世荣

黄向华

机构：

[1] 南京航空航天大学能源与动力学院

来源：

航空动力学报 | 2008年 / 01期

关键词：

航空、航天推进系统; 航空发动机; 故障诊断; 神经网络; 信息融合;

D O I：

10.13224/j.cnki.jasp.2008.01.025

中图分类号：

V263.6 [故障分析及排除];

学科分类号：

082503 ;

摘要：

研究了基于神经网络信息融合技术,同时结合模糊集合论对发动机气路部件进行故障诊断的方法,并以某型涡轴发动机为对象进行了仿真分析.研究结果表明该方法的故障诊断过程相对简单,对模型的精度要求不高,能够降低虚警、误报、漏报等情况的发生.

引用

页码：163 / 168

页数：6

共 10 条

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