应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景

xzhang · 发表于 2010-2-1 08:21:58

资料信息
资料名称	应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景诊断发动机的一种智能方法诊断方法
原创/转载	转载
语种	中文
格式	PDF
版本号	2002 年2 月
大小	211K
描述	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。关键词: 航空发动机; 故障诊断; 人工神经元网络; 发展趋势 Abstract : 　Introduced several methodologies for usage of neural networks in fault diagnosis for aero2engines. First , qualitative diagnosis for a single2fault was discussed. The methodology was verified by experiments on the test2cell and demonstrated a relatively high success rate. Followed by a discussion of a measurement preprocessor that can perform sensor data validation and reduce the ef2 fect of data deviation. A quantitative diagnosis for multi2fault was discussed. In the simulation investigation , all major component per2 formance parameters that reflect deterioration of engine , such as airflow capacities and efficiencies , can be accurately calculated by neural networks. Comparing approaches based on a mathematical thermal2dynamics engine model , neural networks as a potential tool can be applied to engine condition monitoring and modular fault isolation. Key words : 　Aircraft engine ; Fault diagnosis ; Artificial neural network ; Development trent 1 　引　言早期典型的气路分析系统是基于一个发动机气动热力学数学模型而展开的[1～3 ] ,它能够辨识各部件的性能损耗,探测多故障及对部件性能退化进行量化。它充分利用了发动机的模块化(单元体) 结构,具有一定的应用效果,但在工程上仍存在较大的局限性,当测量信号中存在噪声和偏置时,诊断的精度将大大降低甚至无法使用。尽管应用了现代控制理论 (如卡尔曼滤波器) 来处理测量噪声和偏置问题,在实
卷数	1
备注	仅供参考，不知道有没有用啊