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摘要:
针对某型双转子航空涡扇发动机台架试车中出现的振动异常现象,提出了一种基于灰色神经网络的航空发动机故障诊断方法,该方法不仅具有灰色关联度故障诊断方法计算量小、准确率高等优点,同时具备了神经网络强大的并行处理能力和良好的容错性.实例证明,该方法能够简单有效地诊断出航空发动机台架试车中出现的常见故障,为航空发动机故障诊断提供了一个新的途径.
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文献信息
篇名 基于灰色神经网络的航空发动机振动故障诊断方法研究
来源期刊 沈阳航空工业学院学报 学科 航空航天
关键词 航空发动机 故障诊断 神经网络 灰色理论
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 航空工程
研究方向 页码范围 4-6
页数 3页 分类号 V263.6
字数 2112字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-1248.2008.01.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 沙云东 沈阳航空工业学院飞行器动力与能源工程学院 82 421 11.0 17.0
2 倪绍华 沈阳航空工业学院飞行器动力与能源工程学院 2 17 2.0 2.0
3 张军 沈阳航空工业学院飞行器动力与能源工程学院 6 88 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
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灰色理论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
沈阳航空航天大学学报
双月刊
2095-1248
21-1576/V
大16开
辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街37号
1984
chi
出版文献量(篇)
2881
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10
总被引数(次)
11933
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