燃气涡轮试验与研究
燃氣渦輪試驗與研究
연기와륜시험여연구
GAS TURBINE EXPERIMENT AND RESEARCH
2002年
4期
45-48
,共4页
航空发动机%故障诊断%神经网络%数字滤波
航空髮動機%故障診斷%神經網絡%數字濾波
항공발동궤%고장진단%신경망락%수자려파
航空发动机在高温、高压、高转速及较大振动等恶劣的条件下工作时,其控制系统中的传感器很容易受到干扰,所以发动机测量参数中常常包含较大的噪声.另一方面,发动机的测量参数多于其独立变量的数量,即在这些测量参数中存在冗余信息.AANN(自联想神经网络)通过对信息的压缩及解压缩过程,能够利用冗余信息抑制其测量噪声.在发动机故障诊断过程中,应用自联想神经网络对测量参数进行预处理,可以大大提高故障诊断的准确率.
航空髮動機在高溫、高壓、高轉速及較大振動等噁劣的條件下工作時,其控製繫統中的傳感器很容易受到榦擾,所以髮動機測量參數中常常包含較大的譟聲.另一方麵,髮動機的測量參數多于其獨立變量的數量,即在這些測量參數中存在冗餘信息.AANN(自聯想神經網絡)通過對信息的壓縮及解壓縮過程,能夠利用冗餘信息抑製其測量譟聲.在髮動機故障診斷過程中,應用自聯想神經網絡對測量參數進行預處理,可以大大提高故障診斷的準確率.
항공발동궤재고온、고압、고전속급교대진동등악렬적조건하공작시,기공제계통중적전감기흔용역수도간우,소이발동궤측량삼수중상상포함교대적조성.령일방면,발동궤적측량삼수다우기독립변량적수량,즉재저사측량삼수중존재용여신식.AANN(자련상신경망락)통과대신식적압축급해압축과정,능구이용용여신식억제기측량조성.재발동궤고장진단과정중,응용자련상신경망락대측량삼수진행예처리,가이대대제고고장진단적준학솔.
