应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景

被引：18

作者：

叶志锋

孙健国

机构：

[1] 南京航空航天大学能源与动力学院

[2] 南京航空航天大学能源与动力学院江苏南京

[3] 江苏南京

来源：

推进技术 | 2002年 / 01期

关键词：

航空发动机; 故障诊断; 人工神经元网络; 发展趋势;

D O I：

10.13675/j.cnki.tjjs.2002.01.001

中图分类号：

V231 [发动机原理];

学科分类号：

082502 ;

摘要：

介绍了近几年来国内外应用神经网络对航空发动机气路故障进行诊断的基本方法和研究进展。对单一故障进行定性的诊断已经取得了试验验证 ,结果表明神经网络具有较高的诊断准确率。对反映发动机气路部件健康状况的气流量、效率等参数的多故障、定量的诊断则取得了一些仿真研究成果。相对于基于发动机气动热力学数学模型的方法而言 ,神经网络方法具有更大的工程应用潜力。

引用

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页数：4

共 9 条

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