基于改进IRN网络的航空发动机故障诊断

• 作者: 丁未 周新立
• 来源期刊: 长沙航空职业技术学院学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航空发动机 故障诊断 模糊数学 IRN网络
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 装备保障能力建设
• 页码范围: 16-19,25
• 页数: 5页
• 分类号: V263.6
• 字数: 2937字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9654.2004.01.006

摘要

建立了一种带偏差单元的内部回归神经网络.该网络的主要特点是记忆特性好,收敛速度快、稳定性强.介绍了该神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性.在对某型航空发动机故障诊断中,准确性极高.从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据,有着良好的推广应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周新立	空军工程大学工程学院	7	53	5.0	7.0
2	丁未	空军工程大学工程学院	21	92	6.0	8.0