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基于灰色神经网络的航空发动机振动故障诊断方法研究
引用本文:倪绍华,沙云东,张军.基于灰色神经网络的航空发动机振动故障诊断方法研究[J].沈阳航空工业学院学报,2008,25(1):4-6.
作者姓名:倪绍华  沙云东  张军
作者单位:沈阳航空工业学院飞行器动力与能源工程学院,辽宁,沈阳,110034
基金项目:辽宁省自然科学基金项目(20044008)
摘    要:针对某型双转子航空涡扇发动机台架试车中出现的振动异常现象,提出了一种基于灰色神经网络的航空发动机故障诊断方法,该方法不仅具有灰色关联度故障诊断方法计算量小、准确率高等优点,同时具备了神经网络强大的并行处理能力和良好的容错性。实例证明,该方法能够简单有效地诊断出航空发动机台架试车中出现的常见故障,为航空发动机故障诊断提供了一个新的途径。

关 键 词:航空发动机  故障诊断  神经网络  灰色理论
文章编号:1007-1385(2008)01-0004-03
修稿时间:2007年9月23日

The research on areoengine vibration fault diagnosis using grey neural network
NI Shao-hua,SHA Yun-dong,ZHANG Jun.The research on areoengine vibration fault diagnosis using grey neural network[J].Journal of Shenyang Institute of Aeronautical Engineering,2008,25(1):4-6.
Authors:NI Shao-hua  SHA Yun-dong  ZHANG Jun
Abstract:A method of aviation engine fault diagnosis Based on grey neural network is proposed in this paper against the vibration anomalies in a dual-rotor aviation turbofan engine test bench.This method not only has the advantage of small calculation and high accuracy using Grey correlation method of fault diagnosis,but also has powerful parallel processing capability and good fault-tolerant of neural network.The examples demonstrate that this method can diagnose the common fault in the aeroengine test bench simply and effectively.This new method provides a new approach for the fault diagnosis of aeroengine.
Keywords:areoengine  fault diagnosis  Neural network  Grey theory
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