测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2014年
6期
24-27
,共4页
航空发动机%学习矢量量化网络%故障特征提取%故障诊断
航空髮動機%學習矢量量化網絡%故障特徵提取%故障診斷
항공발동궤%학습시량양화망락%고장특정제취%고장진단
aero-engine%learning vector quantization%health feature extract%fault diagnostics
针对航空发动机预测与健康管理系统对其状态判断和故障诊断的需求,结合LVQ网络具有处理分类问题时能够识别信息内含有的重要聚类特征信息的优点,提出了基于LVQ神经网络的航空发动机故障特征提取方法.分析研究了LVQ神经网络的结构和学习算法,以及某型航空发动机的测量参数、数据预处理和故障样本选取方法.并以其设计点为例进行了系统仿真.通过与BP网络的分类器对比试验,表明了该算法的可行性和有效性.
針對航空髮動機預測與健康管理繫統對其狀態判斷和故障診斷的需求,結閤LVQ網絡具有處理分類問題時能夠識彆信息內含有的重要聚類特徵信息的優點,提齣瞭基于LVQ神經網絡的航空髮動機故障特徵提取方法.分析研究瞭LVQ神經網絡的結構和學習算法,以及某型航空髮動機的測量參數、數據預處理和故障樣本選取方法.併以其設計點為例進行瞭繫統倣真.通過與BP網絡的分類器對比試驗,錶明瞭該算法的可行性和有效性.
침대항공발동궤예측여건강관리계통대기상태판단화고장진단적수구,결합LVQ망락구유처리분류문제시능구식별신식내함유적중요취류특정신식적우점,제출료기우LVQ신경망락적항공발동궤고장특정제취방법.분석연구료LVQ신경망락적결구화학습산법,이급모형항공발동궤적측량삼수、수거예처리화고장양본선취방법.병이기설계점위례진행료계통방진.통과여BP망락적분류기대비시험,표명료해산법적가행성화유효성.
