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摘要:
提出了一种基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断方法。即利用小波变换获取特征域,取特征域上的峰值因子、脉冲因子、裕度因子、偏态因子、峭度因子及频谱最大值作为神经网络的输入,并对神经网络的输入、输出进行模糊化处理,以神经网络进行诊断。将该方法成功地应用于某型涡喷发动机的故障诊断,结果表明,该方法诊断效果明显。
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文献信息
篇名 基于小波和模糊神经网络的涡喷发动机故障诊断
来源期刊 推进技术 学科 航空航天
关键词 小波变换 人工神经元网络 模糊算法 故障诊断 涡轮喷气发动机
年,卷(期) 2001,(2) 所属期刊栏目 发动机及其部件
研究方向 页码范围 114-117
页数 4页 分类号 V231.92
字数 2501字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-4055.2001.02.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨建国 哈尔滨工业大学汽车工程学院 112 1364 21.0 29.0
2 郑严 2 60 2.0 2.0
3 孙扬 1 49 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波变换
人工神经元网络
模糊算法
故障诊断
涡轮喷气发动机
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
推进技术
月刊
1001-4055
11-1813/V
大16开
北京7208信箱26分箱
1980
chi
出版文献量(篇)
4844
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