发动机数控系统智能容错技术的半物理仿真研究

• 作者: 周剑波 孙健国 白书辉 詹友庚 黄向华
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 发动机试验 数字控制 神经网络 容错技术
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 224-228
• 页数: 5页
• 分类号: TP2|V23
• 字数: 1621字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2000.02.018

摘要

提出基于自联想神经网络的发动机数控系统的智能容错技术.该方法不依赖系统模型,只需要发动机的测量值来离线训练网络.若发生性能蜕化,该方法能自动切入故障诊断与最优估计的综合逻辑.文中开展了半物理仿真实验,实验结果充分证明了该技术能适应实验现场多变的环境,能正确诊断发动机传感器故障并提供解析余度,具有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙健国	南京航空航天大学动力工程系	116	2147	24.0	38.0
2	黄向华	南京航空航天大学动力工程系	84	1395	17.0	35.0
3	周剑波		8	111	5.0	8.0
4	詹友庚		1	16	1.0	1.0
5	白书辉		1	16	1.0	1.0