2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、飛機發(fā)動機的故障診斷對航空公司有著非常重要的意義,如果能全面了解發(fā)動機性能并對其故障進行快速、準確的隔離和辨識,就可以更好的有計劃的換發(fā)以及確定發(fā)動機送修時的工作范圍和深度,從而大大的減少運營和維修成本,提高公司效益,并有效避免重大事故的發(fā)生。本文在介紹當前飛機發(fā)動機故障診斷技術及分析神經(jīng)網(wǎng)絡用于發(fā)動機故障診斷現(xiàn)狀的基礎上,將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡用于飛機發(fā)動機故障診斷作為研究課題。 本文首先對神經(jīng)網(wǎng)絡和當前飛機發(fā)動機故障診斷技術進行了

2、介紹,結合神經(jīng)網(wǎng)絡的一些特性,對神經(jīng)網(wǎng)絡用于故障診斷的優(yōu)點進行了分析。對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究表明,神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的工程應用前景,神經(jīng)網(wǎng)絡被認為是最有潛力的診斷工具。目前用于發(fā)動機故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡主要有BP網(wǎng)絡、自組織(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡、概率(PNN)神經(jīng)網(wǎng)絡。BP網(wǎng)絡是靠整個網(wǎng)絡“記住”了故障模式,自組織特征映射網(wǎng)絡利用樣本的距離來聚類。概率神經(jīng)網(wǎng)絡則是由已知模式樣本估計類條件的概率密度,然后得到Bayes意義下的最優(yōu)分類且其網(wǎng)絡訓練無需

3、迭代。本文分別對這三種網(wǎng)絡進行了仿真實現(xiàn)。 在此基礎上對徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡用于飛機發(fā)動機故障診斷進行了研究。首先介紹了徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡及RBF網(wǎng)絡的學習算法,然后結合飛機發(fā)動機故障實際情況,改進實現(xiàn)了k-means聚類學習算法;對用于故障診斷的這幾種神經(jīng)網(wǎng)絡進行比較,最后利用集成神經(jīng)網(wǎng)絡進行發(fā)動機故障診斷。結果表明:徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡具有結構簡單、訓練速度快、診斷精度高等優(yōu)點,在發(fā)動機故障診斷中有很好的潛力;

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