基于径向基神经网络的飞机发动机故障诊断研究

中国民用航空学院硕士学位论文基于径向基神经网络的飞机发动机故障诊断研究姓名：吴月伟申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：杨慧20060209基于径向基神经网络的飞机发动机故障诊断研究作者：吴月伟学位授予单位：中国民用航空学院相似文献(10条)1.期刊论文钟诗胜.李洋.ZHONGShi-sheng.LIYang基于小波过程神经网络的飞机发动机状态监视-航空学报2007,28(1)针对飞机发动机状态监视问题,提出了小波过程神经网络模型.其隐层和输出层为过程神经元,隐层激活函数采用小波函数.该模型结合了过程神经网络可以处理连续输入信号的特点及小波变换良好的时频局域化性质,有更强的学习能力和更高的预测精度.文中给出了相应的学习算法,并以飞机发动机状态监视中排气温度裕度的预测为例,分别利用3层前向过程神经网络和小波过程神经网络进行预测.结果表明,小波过程神经网络结构更简单,收敛速度更快,优于过程神经网络,因而为飞机发动机状态监视提供了一种有效的方法.2.会议论文吴光彬.王栋.卢建华基于神经网络数据融合技术的飞机发动机火警探测研究2008某型飞机发动机火警探测系统存在设计上的缺陷,导致系统存在误报警率较高的问题:近年来,神经网络技术和多传感器信息融合技术在火警探测上得到应用,从研究的结果来看该方法可以有效地减少火警的误报。本文设计了基于BP神经网络数据融合技术的飞机发动机火警信号系统,在信号检测级采用了速率检测算法结合绝对温度的并行局部决策机制,构建了3层数据融合结构;最后利用Matlab进行了仿真验证,证明采用基于BP神经网络的数据融合技术改进飞机发动机的火警探测,可以准确、迅速地判定火警,同时具有一定的抗干扰性;此种方法对解决发动机报警灵敏度和误报警率之间的矛盾,具有较高的价值。3.学位论文朴树学混合输入过程神经网络及在飞机发动机状态监控中的应用2004实际系统的影响因素和输出结果往往是一些时序过程量.针对这一实际情况,何新贵院士提出了过程神经网络的概念,并在过程神经网络的聚合机理、拓扑结构、学习算法以及网络的相关性质等理论方面进行了研究,同时将其有效的用于了石油地质、旋转机械故障诊断等工程实践中,奠定了过程神经网络的研究基础.目前,过程神经网络的研究尚处于起步阶段,有很多理论问题和实现技术还有待于进一步的研究和完善.在国家自然科学基金的资助下,该论文在过程神经网络的理论研究和实际应用两方面都进行了一些尝试.在过程神经网络的理论研究方面,论文首次提出了混合输入过程神经网络的概念,并给出了基于正交基函数展开的混合输入过程神经网络的聚合运算简化方法,此网络兼顾传统神经网络及过程神经网络的输入特点,为实际系统的研究提供了一种新的分析手段;然后在分析了传统BP算法不足的基础上,提出用改进BP算法对混合输入过程神经网络进行训练,并描述了改进BP算法应用于混合输入过程神经网络的全过程,同时基于matlab语言实现了此算法对网络的训练.改进BP算法在混合输入过程神经网络训练中的应用,提高了网络的学习效率,在一定程度上扩展了过程神经网络的训练算法理论.在过程神经网络的实际应用方面,论文紧紧围绕飞机发动机状态监控这一重要的工程应用背景,首次将混合输入过程神经网络应用于了飞机发动机的状态监控中,实现了发动机尾气温度指数(EGTIndex)的预测,验证了上述理论研究成果的正确性.飞机发动机状态监控是航空公司的重要工作,它直接关系到航空公司的经济效益和旅客的生命财产安全.发动机在役期间,随着发动机性能的衰退,其EGT值将按某种规律呈上升趋势.EGT值的监控是世界各航空公司实现发动机性能监控的常用手段,传统神经网络能根据EGT的值判断发动机的健康状态,但难于实现对EGT值的预测.将过程神经网络应用到EGT指数值的预测中,既展示了过程神经网络的广阔应用前景,又为飞机发动机的状态监控提供了一种新的手段.4.期刊论文张小玉.蔡桂芳.ZHANGXiao-Yu.CAIGui-FangBP神经网络在某型飞机发动机故障预测中的应用-机电产品开发与创新2008,21(2)飞机发动机是飞机的心脏,为了确保飞机的飞行安全,就必须能够对飞机发动机的故障进行有效的预测,并及时予以排除.本文介绍了神经网络故障预测原理,给出了神经网络模型在故障预测过程中的学习算法,并将该算法应用于某型飞机发动机的故障预测中.实验结果表明:用BP神经网络进行故障预测,不仅准确度高、效率高,而且可变被动维修为视情维修,具有良好的应用前景.5.会议论文钟诗胜.丁刚基于过程神经网络的飞机发动机状态监控2004本文对基于过程神经网络的飞机发动机状态监控进行了探讨，采用过程神经网络方法,给出了基于正交基函数的学习算法。以Mackey-Glass时间序列验证了网络的有效性，将网络应用于发动机排气温度预测,取得了满意的结果。6.期刊论文李洋.钟诗胜.LIYang.ZHONGShi-sheng基于双隐层过程神经网络的飞机发动机故障检测-推进技术2006,27(6)利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点,提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法.由过程神经元隐层完成对输入信息过程模式特征的提取和对时间的聚合运算,非时变一般神经元隐层用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力.分别利用递归神经网络和双隐层过程神经网络对发动机排气温度裕度进行仿真预测.结果表明,双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高,优于递归神经网络的预测结果.为飞机发动机状态监测问题提供了一种有效的方法.7.期刊论文余宾.YUBin基于神经网络的飞机发动机性能趋势预测系统-中国制造业信息化2008,37(21)讨论了如何利用ACARS报文数据获取飞机发动机性能参数的运行数据,利用神经网络自学习能力特点,建立一种智能、客观、准确地预测航空发动机性能趋势的新方法.经人工智能算法分析,通过发动机的历史飞行数据,预测未来某时刻航空发动机性能参数的变化趋势,建立一套基于神经网络的飞机发动机性能趋势预测系统.8.学位论文余宾基于神经网络的飞机发动机性能趋势预测2009飞行安全是民航永远的主题。航空发动机被人们称为飞机的心脏，它为飞机正常运行提供所需要的动力能源，发动机工作的安全可靠与否和故障预防是保障飞行安全的关键。正确及时地做好发动机的维护工作，对保证飞行安全起着至关重要的作用。通过对发动机的状态参数变化趋势进行预测，判断出未来时刻发动机电路以及气路系统的工作状态对于有效实施民航发动机视情维修决策有着重要的意义。利用人工智能算法实现性能趋势预测在许多领域的相关问题中已经得到了成功的应用，而在比航飞机发动机系统的研究和应用中则处于起步阶段。航空发动机是一个典型的复杂非线性系统，综合反应其工作状态和性能的关键参数的时间序列是典型的非线性时间序列。本文的目的是寻找一种智能、客观、准确地预测航空发动机性能趋势的新方法，基于蚁群算法、神经网络的基本原理利航空发动机的系统特性，通过发动机的历史飞行数据预测未来时刻的航空发动机的性能参数的变化趋势。系统采用Java语言和Oracle数据库进行设计与开发，通过对ACARS报文数据分解以获取飞机发动机实时性能参数，运用蚁群算法和反向传播算法进行系统的自学习，实现知识获取，进行发动机性能趋势预测，验证了神经网络预测飞机发动机性能参数变化趋势的可行性和有效性。利用神经网络对发动机性能趋势进行预测有着很大的实际运用前景，一方面可以大大节约航空公司的运营成本，为航空公司节约维修费用，另一方面防患于朱然，提前做好检测、维修工作，保障飞行安全。9.期刊论文钟诗胜.丁刚.ZHONGShi-sheng.DINGGang双并联前向过程神经网络及其应用研究-控制与决策2005,20(7)为克服多层前向过程神经网络收敛速度慢、精度低的问题,提出了一种双并联前向过程神经网络模型.在输入空间中引入一组合适的函数正交基,将输入函数和网络权函数表示为该组正交基的展开形式,并利用基函数的正交性简化网络聚合运算过程.给出了相应的学习算法,并以飞机发动机状态监控中发动机排气温度的预测为例验证了模型和算法的有效性.10.期刊论文杨慧.施潇潇.YANGHui.SHIXiaoxiao自适应神经网络在发动机故障诊断中的应用-计算机工程2005,31(z1)为适应民航系统发展的要求,确保飞机的飞行安全、提高飞机发动机的可靠性和利用率、改变对发动机故障的诊断和探测能力的局限性以及降低传统的定期维护成本,提出了应用自适应神经网络技术对飞机发动机进行诊断.该文根据在飞行中检测或地面维修时采集到的数据,并将这些数据分为故障现象和故障集分别进行编码,而后利用神经网络的自学习、联想、推测、记忆、容错、自适应和多模式处理等功能对飞机发动机的故障进行诊断.应用结果表明,诊断的精度基本符合实际应用的需要.引证文献(1条)1.满春涛.李晓霞.张礼勇一种基于ACO的RBF神经网络训练方法[期刊论文]-哈尔滨理工大学学报2008(1)本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：680dcc0c-b7ae-495d-8cd2-9dd800f3f53c下载时间：2010年8月20日