用自联想神经网络处理发动机测量参数

• 作者: 叶志锋 孙健国
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 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）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 218-221
• 页数: 4页
• 分类号: V231
• 字数: 2889字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2003.02.021

摘要

自联想神经网络(AANN)采用了一种带有瓶颈层的特殊结构,且具有单位总增益.在经过大量带噪声样本的训练之后,各变量之间能够建立起内在联系.输入信息通过瓶颈层前的压缩及瓶颈层后的解压缩过程,信息中的精华将被提取,从而使人们能够利用冗余信息抑制其测量噪声.在基于发动机测量参数的故障诊断过程中,应用自联想神经网络作为滤波器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	孙健国	南京航空航天大学能源与动力学院	116	2147	24.0	38.0
2	叶志锋	南京航空航天大学能源与动力学院	44	414	11.0	19.0