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基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型
引用本文:蔡开龙,付敏,谢寿生. 基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型[J]. 燃气涡轮试验与研究, 2003, 16(4): 9-11,17
作者姓名:蔡开龙  付敏  谢寿生
作者单位:1. 空军工程大学,工程学院,西安,710038
2. 南昌大学,南昌,330029
摘    要: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。

关 键 词:RBF神经网络 航空发动机 故障诊断 数学模型 学习速度
文章编号:1672-2620(2003)04-0009-03

A Model of Aero-engine Fault Diagnosis Based on the RBF Network
CAI Kai - long ,FU Min ,XIE Shou - sheng. A Model of Aero-engine Fault Diagnosis Based on the RBF Network[J]. Gas Turbine Experiment and Research, 2003, 16(4): 9-11,17
Authors:CAI Kai - long   FU Min   XIE Shou - sheng
Affiliation:CAI Kai - long 1,FU Min 2,XIE Shou - sheng 1
Abstract:A model of aero-engine fault diagnosis based on RBF network has been set up by using mea - sured data from fixed-check state on the ground as learning example.Measured engine parameters at tak - ing off condition have been differentiated with this model.Results show that this method has the advan - tages of fast learning,fast computing and high diagnosis precision.
Keywords:RBF network  aero-engine  fault diagnosis  model  
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