基于RBF神经网络的A320引气系统故障诊断研究

• 作者: 杜乔 韩强
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 引气系统 RBF神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 65-67
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2011.02.020

摘要

根据神经网络的非线性、自适应性及自学习等优点,针对空客A320飞机引气系统,提出了一种基于RBF网络的A320引气系统智能故障诊断方法.对近几年记录的A320引气系统故障表现与故障原因进行特征提取和分类,并用于RBF网络的学习.利用部分典型故障特征对网络进行测试表明,该故障诊断方法可以有效地根据空客A320飞机的引气系统常见故障表现判别出故障的原因.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜乔		1	1	1.0	1.0
2	韩强		1	1	1.0	1.0