基于卷积神经网络算法的飞机发电机故障诊断研究

• 作者: 陈星
• 来源期刊: 国外电子测量技术
• 关键词: 飞机发电机 卷积神经网络 传感器 系统故障 可视化
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与开发|Research & Development
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TN2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19652/j.cnki.femt.2002244

摘要

飞机电源系统中发电机是一个耦合性强的复杂非线性系统,确保发电机的稳定性非常重要,针对飞机发电机故障诊断过程中存在性能下降的问题,以飞机发电机系统结构为基础,引入卷积神经网络算法,以多源传感器采集的系统故障信号为输入,快速提取故障诊断信号,已形成样本数据集,然后建立飞机发电机的算法诊断模型,对飞机发电机的系统故障进行可视化的处理,在MATLAB神经网络工具箱中验证该算法模型的准确性,结果表明,采用的诊断算法能够提高飞机发电机故障诊断性能和可靠性.