基于小波过程神经网络的飞机发动机状态监视

• 作者: 李洋 钟诗胜
• 来源期刊: 航空学报
• 学科: 工学
• 关键词: 过程神经元 小波过程神经网络 学习算法 飞机发动机状态监视
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 流体力学、飞行力学与发动机
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2954字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6893.2007.01.012

摘要

针对飞机发动机状态监视问题,提出了小波过程神经网络模型.其隐层和输出层为过程神经元,隐层激活函数采用小波函数.该模型结合了过程神经网络可以处理连续输入信号的特点及小波变换良好的时频局域化性质,有更强的学习能力和更高的预测精度.文中给出了相应的学习算法,并以飞机发动机状态监视中排气温度裕度的预测为例,分别利用3层前向过程神经网络和小波过程神经网络进行预测.结果表明,小波过程神经网络结构更简单,收敛速度更快,优于过程神经网络,因而为飞机发动机状态监视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