涡扇发动机气路故障定量诊断的BP网络研究
为了克服BP算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于混合学习规则的BP算法,并采用模归一化方法,成功地定量组织了故障的学习样本,建立了能够定量分析发动机气路部件故障的人工神经网络(BPN).通过分析测量系统随机误差的影响和实际试车数据的效验结果 ,表明该网络具有较强的推广能力及适应性,能基本满足故障定量诊断的要求,并具有较好的工程实用性.
张绍基,Zhang Shaoji(沈阳航空发动机研究所,沈阳,110015)
刊 名： 推进技术 ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY 年，卷(期)： 1999 20(4) 分类号： V235.133 关键词： 涡轮风扇发动机 发动机空气系统部件 故障诊断 人工神经元网络