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51.
利用BP网络进行发动机故障诊断的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
范作民 《中国民航学院学报》1996,14(3):1-9
探讨了利用人工神经网络的BP网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对BP网络的故障诊断功能进行了研究,并且对BP网络与主因子模型两种算法进行了比较。 相似文献
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53.
发动机故障诊断主状态量模型的数学模型 总被引:2,自引:0,他引:2
发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。 相似文献
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主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。 相似文献
55.
56.
本文对现有的几种计算转子损失的半经验模型进行了系统的对比验算,发现这些损失模型在准确性和适用范围方面均不能满足工程计算的要求。通过对这些模型进行加权平均,并采用了减振凸台损失模型,得到一种新的模型,该模型在除叶尖和叶根外的大部分叶高上,能够比较准确地估算沿转子叶高的损失分布。本文还成功地将此模型用于流线曲率法,得到一种能满意地预测轴流压气机转子损失和流场的计算方法。 相似文献
57.
58.
发动机故障隔离技术的主特征量模型 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了发动机气路分析故障隔离技术的主特征量模型。主特征量模型的基本原理如下:发动机征兆量和发动机特征量之间存在着特殊的函数关系,即 n 个征兆量小偏差方程可以被少于 n 的 t 个故障量偏差所满足。利用这一特性可以对多于征兆量数目的 m 个特征量进行故障隔离。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型不仅具有更广泛的实用意义,而且数学模型更加严格,并且能提供较多的故障诊断信息。文中给出了主持征量模型的两种求解方法,即最小征兆量偏差残差模法和最小特征量偏差法。文中还给出了主特征量模型的计算例题,并对计算结果进行了分析。 相似文献
59.
航空发动机气动热力参数的趋势分析 总被引:3,自引:0,他引:3
航空发动机状态的趋势分析,是一种广泛地应用于航空发动机性能监控的分析技术。本文建立了发动机气动热力参数趋势分析的数学模型,着重讨论了有关数据处理中的四个问题:参数的换算;野点的判断和剔除;趋势性的判断和数据的平滑与预测。并将上述模型应用于JT9D发动机的气动热力参数的趋势分析。 相似文献
60.