电子技术应用
電子技術應用
전자기술응용
Application of Electronic Technique
2015年
9期
139-141,145
,共4页
APU%故障智能诊断%BP神经网络%数字滤波%巴特沃斯数字滤波
APU%故障智能診斷%BP神經網絡%數字濾波%巴特沃斯數字濾波
APU%고장지능진단%BP신경망락%수자려파%파특옥사수자려파
APU%fault intelligent diagnosis%BP neural network%digital filtering%Butterworth digital filter
针对APU维修智能化水平较低问题,提出了一种基于可测信息源的APU故障智能诊断方法,利用BP神经网络建立智能故障诊断模型,详细阐述了该方法的数学原理及其实现算法.在数据处理中采用小波分析及巴特沃斯数字滤波器,对所采集数据中的噪声和干扰进行滤除.利用APS3200型APU的相关数据作为样本,建立了基于BP神经网络的APU故障智能诊断模型.利用MATLAB进行建模计算,结果表明,该智能诊断模型具有学习速度快、噪声干扰抑制能力强等特点,且诊断结果准确,提高了维修单位维修效率,对提高航空公司机务维修自动化水平具有重要意义.
針對APU維脩智能化水平較低問題,提齣瞭一種基于可測信息源的APU故障智能診斷方法,利用BP神經網絡建立智能故障診斷模型,詳細闡述瞭該方法的數學原理及其實現算法.在數據處理中採用小波分析及巴特沃斯數字濾波器,對所採集數據中的譟聲和榦擾進行濾除.利用APS3200型APU的相關數據作為樣本,建立瞭基于BP神經網絡的APU故障智能診斷模型.利用MATLAB進行建模計算,結果錶明,該智能診斷模型具有學習速度快、譟聲榦擾抑製能力彊等特點,且診斷結果準確,提高瞭維脩單位維脩效率,對提高航空公司機務維脩自動化水平具有重要意義.
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