基于RBF神经网络的发动机磨损故障分析

• 作者: 孙中华 申江江 齐银鹏
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航空发动机 RBF神经网络 光谱分析 磨损故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（11X）
• 页码范围: 177-179
• 页数: 3页
• 分类号: V263.6

摘要

针对光谱分析技术在实际应用时难以准确诊断出发动机产生磨损故障的部位,本文在滑油光谱分析数据的基础上,提出将人工神经网络应用于发动机的磨损故障检测中。首先通过对发动机典型数据库,建立标准故障模式,对RBF神经网络进行训练。然后根据待检滑油光谱数据建立待识别样本,用已训练神经网络对待识别样本进行检测。检测结果证实了本文方法的可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申江江	海军航空工程学院青岛校区	8	6	2.0	2.0
2	孙中华	海军航空工程学院青岛校区	2	0	0.0	0.0
3	齐银鹏	海军航空工程学院青岛校区	4	1	1.0	1.0