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粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用 总被引:10,自引:2,他引:8
提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。 相似文献
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基于相关性分析和神经网络的直接推力控制 总被引:5,自引:0,他引:5
传统的发动机控制是将一些可测量参数作为被控制量,如转速和压比,因为可由它们推算出推力。但由于推算的过程不准确,为保证发动机安全运行,在发动机的设计过程中常常保留了较大的裕度。而直接推力控制可以降低这些裕度,充分发挥发动机的性能。针对在飞行中推力无法直接测量的情况,本文使用了相关性分析和神经网络技术设计了非线性推力估计器,使用若干测量参数作为输入,实时计算出发动机的推力值。并针对发动机使用的实际情况,使设计出的估计器不但可以估计额定发动机的推力,而且可以估计非额定发动机的推力。在仿真结果中,估计出的推力跟踪上了正常和非额定发动机的推力。 相似文献
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