基于故障检测的某涡扇发动机维修决策方法

• 作者: 吴灿 唐海龙 张莹松 林军 郝明
• 来源期刊: 航空动力学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 涡扇发动机 BP神经网络 专家系统 故障检测 维修决策
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 结构、强度、振动
• 页码范围: 82-88
• 分类号: V267+.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13224/j.cnki.jasp.2017.01.012

摘要

为有效解决某涡扇发动机过度维修造成发动机性能衰减、维修周期长、维修成本高的难题,以某涡扇发动机大修手册和维修工艺为依据,研究了基于故障检测的发动机维修流程和修理模式,建立专家诊断系统和基于BP(back propagation)神经网络的故障诊断模型,并用数台涡扇发动机真实性能数据验证故障诊断模型的可靠性,其诊断准确率高达95％,综合两者的诊断信息,制定可靠的维修方案,优化维修流程,提出了一种基于故障检测的维修决策方法.通过某涡扇真实排气温度高发动机应用验证表明:所提出的维修决策方法,有效排除故障,提高发动机的修理质量,降低维修成本,具有良好的工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林军		5	11	2.0	3.0
2	唐海龙	北京航空航天大学能源与动力工程学院	24	124	6.0	10.0
3	张莹松	北京航空航天大学能源与动力工程学院	2	10	2.0	2.0
5	郝明		10	54	5.0	7.0
6	吴灿		2	6	1.0	2.0