基于AANN的数字滤波技术

• 作者: 叶志锋 苏伟生
• 来源期刊: 燃气涡轮试验与研究
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航空发动机 故障诊断 神经网络 数字滤波
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: 试验设备与测试技术
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: V263.4+5
• 字数: 2754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2620.2002.04.011

摘要

航空发动机在高温、高压、高转速及较大振动等恶劣的条件下工作时,其控制系统中的传感器很容易受到干扰,所以发动机测量参数中常常包含较大的噪声.另一方面,发动机的测量参数多于其独立变量的数量,即在这些测量参数中存在冗余信息.AANN(自联想神经网络)通过对信息的压缩及解压缩过程,能够利用冗余信息抑制其测量噪声.在发动机故障诊断过程中,应用自联想神经网络对测量参数进行预处理,可以大大提高故障诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶志锋	南京航空航天大学能源与动力学院	44	414	11.0	19.0
2	苏伟生	南京航空航天大学能源与动力学院	6	50	4.0	6.0