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基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断研究
引用本文:郭风,王思远,崔红军.基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断研究[J].航空计算技术,2007,37(2):23-25,29.
作者姓名:郭风  王思远  崔红军
作者单位:1. 中国人民解放军94333部队,山东,潍坊,261051
2. 中国人民解放军94590部队,山东,潍坊,261051
摘    要:采用改进算法优化了径向基函数(RBF)网络.针对航空发动机工作条件和结构的复杂性,提出了用RBF网络进行故障诊断的方法,构建了基于RBF网络的多参数航空发动机故障智能诊断模型,并对典型发动机故障进行了诊断.结果表明,RBF网络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行之有效的,具有较好的应用前景.

关 键 词:RBF网络  航空发动机  故障诊断  智能诊断  神经网络  航空发动机  发动机故障  诊断研究  RBF  Network  Based  Diagnosis  前景  应用  能力  学习  结果  诊断模型  智能  多参数  方法  故障诊断  结构  工作条件  径向基函数
文章编号:1671-654X(2007)02-0023-03
修稿时间:2007年2月6日

Fault Diagnosis of Aeroengines Based on RBF Network
GUO Feng,WANG Si-yuan,CUI Hong-jun.Fault Diagnosis of Aeroengines Based on RBF Network[J].Aeronautical Computer Technique,2007,37(2):23-25,29.
Authors:GUO Feng  WANG Si-yuan  CUI Hong-jun
Abstract:A RBF network based on improved algorithms is described.An aeroengine fault diagnosis technique based on RBF network is presented for the complexity of operating conditions and structures of aeroengines.And then, an aeroengine intelligent fault diagnosis model is proposed.The classic aeroengine faults are test with the diagnosis model.The practical application results show that the method proposed is accurate and effective,and it is in good agreement with the actual inspections.
Keywords:RBF network  aeroengine  fault diagnosis  intelligent diagnosis
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