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| 基于模糊矩阵和神经网络的航空发动机磨损部位故障识别 | |
| 作者单位： | ;1.海军航空大学基础学院;2.91899部队 |
| 摘 要： | 滑油中的金属颗粒成分及含量反映了发动机部件磨损程度,利用光谱分析技术监测诊断发动机部件磨损故障。在分析发射光谱原始数据的基础上,提出基于BP神经网络的航空发动机磨损部位识别方法,并通过实例阐述了部位磨损识别的步骤。将待识别样本输入已经训练好的神经网络中,得到低压压气机轴承支座磨损故障模式。待识别样本中含有Fe、Al、Cr、Cu、Mg,与低压压气机轴承支座磨损故障模式存在的元素完全一致。与原始识别方法相比,本文方法得到的故障特征更加明显,所需训练样本更少,识别精度达到96.67%。 |
| 关 键 词： | 航空发动机 光谱分析 磨损故障 神经网络 相似矩阵 聚类 |
The wearing part fault identification of aero-engine based on fuzzy matrix and neural network |
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