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小波变换在航空发动机故障诊断中的应用 总被引:3,自引:1,他引:3
论述了小滤变换在航空发动机故障诊断--检测特征信号和分离信号的高、低频成分中的应用,小波变换是采用可变窗口的积分变换,是一种多分辨率的时频分析方法,应用在振动信号处理较传统分析方法优越。 相似文献
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提出了一种基于Elman神经网络的航空发动机故障智能诊断方法。以在某型发动机地面定检状态下实测的数据作为样本数据,建立了航空发动机故障诊断模型,利用该模型成功地对实测发动机参数进行了诊断。研究结果表明:该方法对权值初始值选取、隐含层节点数选取和输入样本规范化处理等不敏感,具有学习速度快、诊断精度高等优点。 相似文献
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基于小波包分析方法的航空发动机滚动轴承故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
将小波包分析技术引入到航空发动机滚动轴承故障诊断的应用研究中,给出了基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取方法:应用小波包分解与重构算法分离出了滚动轴承的故障特征频率,识别出了滚动轴承的故障类型。通过对实际航空发动机滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以有效地检测和诊断航空发动机的滚动轴承故障。 相似文献
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航空发动机故障诊断技术综述 总被引:1,自引:0,他引:1
航空发动机故障诊断技术对避免飞行事故和降低飞行器运行成本是非常重要的。总结了航空发动机故障诊断的一些的方法,通过对各种方法的比较,对某种故障可以按照需要选择使用一种或几种方法。最后还介绍了目前较为前沿的两种故障诊断方法:小波分析法和神经网络法。 相似文献
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航空发动机的故障诊断研究在民航安全发面有着重要的意义,而故障诊断模型的建立尤其关键。采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型,论述了径向基函数神经网络的结构、学习和运行,并通过该模型对发动机参数进行辨识,结果表明RBF神经网络具有较高的故障诊断正确率。 相似文献
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自适应变结构神经网络在航空发动机故障诊断上的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习的自适应变结构神经网络。它的特点是学习速度快,准确性高,且能根据出现的新样本,随时改变结构。在对某型航空发动机故障诊断中,比原软件包采用的方法在准确性方面有显着提高,而且维护工作量减少,并具有实时处理能力,因此有着良好的推广应用前景。 相似文献
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基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型 总被引:1,自引:1,他引:1
利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本,采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识,结果表明:这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。 相似文献
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在阐述了小波变换和BP神经网络概念的基础上,根据小波神经网络故障诊断的基本思想,提出了一种基于“能量-故障”的小波预处理神经网络航空发动机诊断方法。实验仿真结果表明,使用该方法提取故障特征加快了神经网络的训练速度,能迅速地进行故障的诊断。 相似文献
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粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。 相似文献
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基于小波神经网络航空发动机滑油系统故障诊断方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了基于小波神经网络的非线性系统的故障检测和诊断方法.把小波分析与前馈神经网络相融合,并推导出其具体的算法.应用小波神经网络对航空发动机滑油系统进行故障诊断.试验和仿真的结果表明:小波网络应用于故障诊断时具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法. 相似文献
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基于小波过程神经网络的飞机发动机状态监视 总被引:4,自引:1,他引:4
针对飞机发动机状态监视问题,提出了小波过程神经网络模型。其隐层和输出层为过程神经元,隐层激活函采用小波函数。该模型结合了过程神经网络可以处理连续输入信号的特点及小波变换良好的时频局域化性质,有更强的学习能力和更高的预测精度。文中给出了相应的学习算法,并以飞机发动机状态监视中排气温度裕度的预测为例,分别利用3层前向过程神经网络和小波过程神经网络进行预测。结果表明,小波过程神经网络结构更简单,收敛速度更快,优于过程神经网络,因而为飞机发动机状态监视提供了一种有效的方法。 相似文献
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将小波分析与前馈神经网络相触合,应用于小波神经网络对航空发动机滑油系统的故障渗断.结果表明,小波网络故障诊断方法具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法. 相似文献
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