基于BP神经网络的飞机油泵工作状态模式识别

• 作者: 刘钧贤 司剑飞 孟欣 骆彬
• 来源期刊: 飞机设计
• 学科: 航空航天
• 关键词: 飞机油泵 状态监控 模式识别 BP神经网络 振动
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 分类号: V233.4+2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19555/j.cnki.1673-4599.2018.05.013

摘要

为了实现对飞机油泵系统的状态监控,保障系统正常安全运行,首先要实现对油泵工作状态的模式识别.通过在油泵电机上安装的三轴振动传感器,得到了3个方向的振动加速度和频率,并以此为特征值,利用BP神经网络,对预设的16种不同的油泵工作状态进行了模式识别.试验结果为每种工作状态的识别正确率均为100％,证明了振动信号包含有足够的机器状态信号,通过检测分析油泵电机的振动信号,足以识别整个油泵系统的工作状态.