基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷研究.pdf

1、飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷對(duì)航空公司有著非常重要的意義，如果能全面了解發(fā)動(dòng)機(jī)性能并對(duì)其故障進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的隔離和辨識(shí)，就可以更好的有計(jì)劃的換發(fā)以及確定發(fā)動(dòng)機(jī)送修時(shí)的工作范圍和深度，從而大大的減少運(yùn)營(yíng)和維修成本，提高公司效益，并有效避免重大事故的發(fā)生。本文在介紹當(dāng)前飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)及分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷作為研究課題。 本文首先對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和當(dāng)前飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)進(jìn)行了

2、介紹，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些特性，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行了分析。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的工程應(yīng)用前景，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是最有潛力的診斷工具。目前用于發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有BP網(wǎng)絡(luò)、自組織(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率(PNN)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)是靠整個(gè)網(wǎng)絡(luò)“記住”了故障模式，自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)利用樣本的距離來聚類。概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是由已知模式樣本估計(jì)類條件的概率密度，然后得到Bayes意義下的最優(yōu)分類且其網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練無需

3、迭代。本文分別對(duì)這三種網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn)。 在此基礎(chǔ)上對(duì)徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷進(jìn)行了研究。首先介紹了徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，然后結(jié)合飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障實(shí)際情況，改進(jìn)實(shí)現(xiàn)了k-means聚類學(xué)習(xí)算法；對(duì)用于故障診斷的這幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較，最后利用集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷。結(jié)果表明：徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、訓(xùn)練速度快、診斷精度高等優(yōu)點(diǎn)，在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中有很好的潛力；