基于神经网络的航空发动机滑油监测分析
提出了一种基于BP神经网络的航空发动机滑油金属含量预测方法,给出了运用自回归模型(AR模型)预测模型和神经网络进行预测的一般公式.将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,结果表明,与传统的AR预测模型相比,神经网络表现出优秀的推广能力.经过数值仿真得出AR模型仅能预测出序列的变化趋势;神经网络预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,可以为发动机的监控提供重要的依据.
作 者： 王广 李军 Wang Guang Li Jun 作者单位： 空军工程大学工程学院,西安,710038 刊 名： 润滑与密封 ISTIC PKU 英文刊名： LUBRICATION ENGINEERING 年，卷(期)： 2005 ""(5) 分类号： V317.1 TP183 关键词： 航空发动机 滑油预测 自回归模型 BP网络 时间序列预测