改进BP神经网络在发动机性能趋势分析和故障诊断中的应用

• 作者: 刘永建 曾捷 朱剑英
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 蚁群优化算法 Levenberg-Marquardt算法 航空发动机 性能趋势分析 故障诊断
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 24-29
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|V263.6
• 字数: 3694字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2010.01.005

摘要

针对常规BP神经网络参数的经验式取值方法以及收敛速度慢,容易陷入局部最小点等缺陷,设计了一种改进的神经网络系统,利用蚁群算法优化神经网络连接权初值,并采用LM算法对人工神经网络进行训练,提高了网络的收敛速度,降低了训练误差.将其应用于某型利用ACARS报文实时获取飞机性能参数的发动机趋势分析和故障诊断中,可以快速准确地实现对发动机的性能趋势分析和复杂故障的诊断.最后通过仿真,对算法进行检验,结果表明改进算法的诊断置信度比改进前高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘永建	南京航空航天大学民航学院	6	36	3.0	6.0
2	朱剑英	南京航空航天大学民航学院	156	3555	32.0	53.0
3	曾捷	南京航空航天大学航空宇航学院	83	561	13.0	20.0