应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景

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。     

人工神经元网络在变压器分接头实时控制中的应用

本文提出了一种利用人工神经元网络实时控制变压器分接头的新方法。研究结果表明该方法具有快速准确等优点，适应电力系统高度自动化的要求，并为变压器分接头实时控制开辟了一条新途径。     

无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制

将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合，组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值，为加快收敛速度，应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明，RBF网络较ELM，标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。     

涡喷发动机风车启动工况的神经网络建模

弹用涡喷的风车启动工况是复杂的非线性过程，由于此时压气机处于非设计工况（膨胀）而造成机理建模的困难。神经网络对于非线笥映射具有任意逼近能力，应用径向基函数神经网络（RBFN）对涡喷发动机风车启动阶段进行了实验建模，寻选取网络参数及训练样本，达到了很高的精度，对确定发动机可靠点火点和启动过程仿真等都有一定的价值。     

一种刀具状态在线检测的新方法

人工神经元网络（ＡＮＮ）是近年来迅速发展起来的一门新兴学科，它不仅在智能控制、信号处理等方面应用广泛，而且在机械制造过程监控中也有着广阔的应用前景。本文在分析比较常规刀具状态监控方法的同时，提出以人工神经元网络作为监控系统信息处理的工具，并对其应用于监控信息处理从理论上进行了可行性及合理性论证。研究结果表明人工神经元网络在刀具在线监控系统中具有很高的实用价值。     

神经网络在流体火箭发动机故障检测中的应用（Ⅰ）非线性辨识技术

应用ＢＰ神经网络,提出了一种流体火箭发动机故障实时检测系统,它采用非线性辨识技术,在建立发动机数学模型和输出包含故障信息的监视指标信号之后,用阈值线与监视指标比较,从而预报发动机故障,液体火箭发动机启动与稳态过程的试验数据检验表明：基于非线性辨识技术的故障检测系统性能优越。     

结合先验知识的涡喷发动机神经网络点火识别

在分析某弹用涡喷发动机燃烧室点火特性的基础上，提出利用结合先验知识的神经网络来识别发动机点火时刻的方法。一方面，该方法通过先验知识对神经网络原始输人样本进行更合理的重组。另一方面，用神经网络的信息分布来描述燃烧室的点火条件，可以全面融合影响点火性能的各种因素。根据与试车数据的比较，结果显示：在少量训练样本情况下，神经网络识别器能保证较好的收敛速度和泛化能力。该方法可用于发动机点火点在线识别。     

基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断

提出了一种基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断方法。即利用小波变换获取特征域，取特征域上的峰值因子、脉冲因子、裕度因子、偏态因子、峭度因子及频谱最大值作为神经网络的输入，并对神经网络的输入、输出进行模糊化处理，以神经网络进行诊断。将该方法成功地应用于某型涡喷发动机的故障诊断，结果表明，该方法诊断效果明显。     

航空发动机故障的支持矢量机智能诊断

引入支持矢量机和多元分类算法到航空发动机故障诊断当中。通过设计的多元分类支持矢量机构建了小样本多参数航空发动机故障智能诊断模型，然后通过发动机故障仿真器对典型发动机气路故障进行了诊断。结果表明，支持矢量机具有优秀的故障学习能力，采用它进行航空发动机故障诊断是可行、有效的。     

基于神经网络的冷却剂热物性拟合方法

基于径向基函数神经网络（RBFN）和广义回归神经网络（GRNN）对火箭发动机冷却热物性进行拟合，并与BP网络进行了比较，结果表明，采用RBFN和GRNN进行物性拟合具有网络结构简单，计算精度高，训练速度快的优点，可方便地引入液体火箭发动机传热计算程序中。