哈尔滨理工大学学报
哈爾濱理工大學學報
합이빈리공대학학보
JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2011年
5期
43-46
,共4页
RBF神经网络%发动机性能评价模型%航空发动机%飞参数据
RBF神經網絡%髮動機性能評價模型%航空髮動機%飛參數據
RBF신경망락%발동궤성능평개모형%항공발동궤%비삼수거
通过对航空发动机的典型故障分析,应用RBF神经网络,构建不同油门开度下的发动机性能参数,进行故障特性学习作为训练样本,将测试样本与训练样本的期望值进行比较,来确定发动机性能的衰变程度,提出了航空发动机性能评价模型.通过多机种多架次的大量飞行记录数据的实验,验证了该方法是能够及时检测到故障的发生和识别的一种有效方法.通过此方法能够成功地对发动机的健康状态进行早期诊断与预报.
通過對航空髮動機的典型故障分析,應用RBF神經網絡,構建不同油門開度下的髮動機性能參數,進行故障特性學習作為訓練樣本,將測試樣本與訓練樣本的期望值進行比較,來確定髮動機性能的衰變程度,提齣瞭航空髮動機性能評價模型.通過多機種多架次的大量飛行記錄數據的實驗,驗證瞭該方法是能夠及時檢測到故障的髮生和識彆的一種有效方法.通過此方法能夠成功地對髮動機的健康狀態進行早期診斷與預報.
통과대항공발동궤적전형고장분석,응용RBF신경망락,구건불동유문개도하적발동궤성능삼수,진행고장특성학습작위훈련양본,장측시양본여훈련양본적기망치진행비교,래학정발동궤성능적쇠변정도,제출료항공발동궤성능평개모형.통과다궤충다가차적대량비행기록수거적실험,험증료해방법시능구급시검측도고장적발생화식별적일충유효방법.통과차방법능구성공지대발동궤적건강상태진행조기진단여예보.
