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基于LM优化算法的神经网络在航空发动机转子故障诊断中的应用
引用本文:冯今朝,王仲生.基于LM优化算法的神经网络在航空发动机转子故障诊断中的应用[J].宇航计测技术,2007,27(2):18-21,49.
作者姓名:冯今朝  王仲生
作者单位:西北工业大学航空学院,陕西,西安,710072
基金项目:国家自然科学基金;航空基础科学基金
摘    要:针对传统BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部最小点等问题,给出了两种改进BP算法:LM(Levenberg-Marquardt)优化算法和SCG(Scaled Conjugate Gradient)算法,应用这两种算法对航空发动机转子故障进行诊断研究,比较它们之间的研究结果,仿真和实验表明LM优化算法比SCG算法具有更高的准确度和较快的收敛速度,可行性更强。

关 键 词:SCG算法    LM优化算法  航空发动机  转子  故障诊断
文章编号:1000-7202(2007)02-0018-04
修稿时间:2006年10月10

Application of Neural Network Based on LM Optimization Algorithm in Fault Diagnosis of Aircraft Engine Rotor
FENG Jin-Zhao,WANG Zhong-Sheng.Application of Neural Network Based on LM Optimization Algorithm in Fault Diagnosis of Aircraft Engine Rotor[J].Journal of Astronautic Metrology and Measurement,2007,27(2):18-21,49.
Authors:FENG Jin-Zhao  WANG Zhong-Sheng
Abstract:Aiming at the problems that BP algorithm has slow convergence rate and is likely to fall into local minimum point,presents two improved BP algorithm methods:LM(Levenberg-Marquardt)optimization algorithm and SCG(scaled conjugate gradient)algorithm,then the two algorithms were applied to fault diagnosis of aircraft engine rotor and compared with each other in research result,simulation and experiment proved that LM optimization algorithm has higher accuracy,faster convergence rate and better feasibility than the SCG algorithm.
Keywords:SCG algorithm LM optimization algorithm Aircraft engine Rotor Fault diagnosis
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