基于双隐层过程神经网络的飞机发动机故障检测

• 作者: 李洋 钟诗胜
• 来源期刊: 推进技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 双隐层过程神经网络+ 航空发动机 故障检测 视情维修+
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 发动机及其部件
• 页码范围: 559-562
• 页数: 4页
• 分类号: V233.7
• 字数: 2291字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-4055.2006.06.019

摘要

利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点,提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法.由过程神经元隐层完成对输入信息过程模式特征的提取和对时间的聚合运算,非时变一般神经元隐层用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力.分别利用递归神经网络和双隐层过程神经网络对发动机排气温度裕度进行仿真预测.结果表明,双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高,优于递归神经网络的预测结果.为飞机发动机状态监测问题提供了一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟诗胜	哈尔滨工业大学机电工程学院	152	1861	24.0	32.0
2	李洋	哈尔滨工业大学机电工程学院	26	195	7.0	13.0