深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究

为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。     

航空装备交互式综合维修信息集成系统设计与使用模式

介绍了依据航空装备现有的纸质技术文件如何制作交互式电子技术文件信息集成系统的设计模型与流程,提出了适合我国国情的综合维修信息内容的集成方法,给出了基于XML 数据格式的数据库内容设计方法,探讨了单机版和网络版的IETM发布、使用和管理模式．对基于信息化条件下的航空装备技术文件的保障具有重要的指导意义。