本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃?xì)廨啓C(jī)氣路故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 發(fā)動機(jī)健康監(jiān)控系統(tǒng)是集成多種技術(shù)手段的綜合分析系統(tǒng),以提高燃?xì)鉁u輪發(fā)動機(jī)的可靠性和可用性。通過分析發(fā)動機(jī)性能,氣路故障診斷系統(tǒng)能夠檢測隔離和量化主要氣路部件的蛻化情況,是最為有效的健康監(jiān)控技術(shù)之一。它的使用能夠提高發(fā)動機(jī)可靠性,降低發(fā)動機(jī)運(yùn)營和維護(hù)成本。 本文通過文獻(xiàn)調(diào)查,分析了主要氣路故障的特點和機(jī)制,以及氣路故障診斷技術(shù)的原理。調(diào)查了氣路故障診斷技術(shù)的發(fā)展及遇到的技術(shù)困難,并綜述了幾種典型的氣路故障診斷軟件。 從氣路故障診斷應(yīng)用的角度出發(fā),本文介紹了燃?xì)廨啓C(jī)性能模型的建立方法和性能適配。在Visual C#平臺上開發(fā)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng),以及分析該系統(tǒng)在燃?xì)廨啓C(jī)氣路故障診斷中的應(yīng)用。所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)由許多互連的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,用于對單部件故障和多部件故障的檢測、隔離和量化。該方法應(yīng)用于某型工業(yè)燃?xì)廨啓C(jī)的故障診斷中,取得較好結(jié)果。 針對故障診斷的應(yīng)用問題,本文提出了對診斷結(jié)果進(jìn)行定量評價的分析方法。所開發(fā)的面向?qū)ο笤O(shè)計的故障診斷軟件能夠有效地建立發(fā)動機(jī)故障診斷模型,具有通用性。
【關(guān)鍵詞】：燃?xì)廨啓C(jī) 故障診斷 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：TK478
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 發(fā)動機(jī)健康監(jiān)控系統(tǒng)13-15
• 1.2 本文研究內(nèi)容15-18
• 1.2.1 問題定義15-16
• 1.2.2 研究內(nèi)容和章節(jié)安排16-18
• 第二章 燃?xì)廨啓C(jī)氣路故障及其診斷技術(shù)研究18-44
• 2.1 發(fā)動機(jī)性能蛻化18-22
• 2.1.1 燃?xì)廨啓C(jī)氣路故障19-21
• 2.1.2 氣路故障指數(shù)21-22
• 2.2 氣路故障診斷方法22-24
• 2.3 發(fā)動機(jī)測量參數(shù)24-26
• 2.3.1 測量的不確定度24-25
• 2.3.2 傳感器故障檢測隔離和容錯(SFDIA)25-26
• 2.4 氣路故障診斷技術(shù)26-37
• 2.4.1 故障樹和故障矩陣27-28
• 2.4.2 線性GPA28-29
• 2.4.3 非線性GPA29-30
• 2.4.4 基于最優(yōu)化估計技術(shù)的GPA30-32
• 2.4.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-33
• 2.4.6 模糊邏輯33-34
• 2.4.7 專家系統(tǒng)34-35
• 2.4.8 遺傳算法35-36
• 2.4.9 組合方法36
• 2.4.10 診斷方法小結(jié)36-37
• 2.5 氣路故障診斷程序37-42
• 2.5.1 TEMPER37-38
• 2.5.2 XPGTn38-40
• 2.5.3 動力診斷40
• 2.5.4 RTEDS40-41
• 2.5.5 Pythia41-42
• 2.6 性能預(yù)報42-43
• 2.7 本章小節(jié)43-44
• 第三章 燃?xì)廨啓C(jī)建模技術(shù)44-51
• 3.1 概述44
• 3.2 發(fā)動機(jī)機(jī)理模型44-45
• 3.3 發(fā)動機(jī)性能適配45-46
• 3.4 發(fā)動機(jī)模型46-51
• 3.4.1 發(fā)動機(jī)設(shè)計點性能仿真47-48
• 3.4.2 非設(shè)計點仿真48-51
• 第四章 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣路診斷系統(tǒng)開發(fā)51-67
• 4.1 概述51
• 4.2 診斷方法分析51-54
• 4.3 面向?qū)ο蟮脑\斷軟件設(shè)計54-66
• 4.3.1 類54-55
• 4.3.2 構(gòu)建模塊55-60
• 4.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法實現(xiàn)60-65
• 4.3.4 故障診斷模塊65-66
• 4.4 診斷系統(tǒng)開發(fā)步驟66-67
• 第五章 氣路故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用研究67-85
• 5.1 概述67
• 5.2 發(fā)動機(jī)性能蛻化模型67-70
• 5.3 發(fā)動機(jī)氣路診斷系統(tǒng)設(shè)置70-72
• 5.3.1 診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)70-71
• 5.3.2 訓(xùn)練樣本的產(chǎn)生71-72
• 5.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計72
• 5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和檢驗72-84
• 5.4.1 分類網(wǎng)絡(luò)72-76
• 5.4.2 量化網(wǎng)絡(luò)76-84
• 5.5 本章小結(jié)84-85
• 第六章 結(jié)論與展望85-87
• 6.1 結(jié)論85-86
• 6.2 展望86-87
• 參考文獻(xiàn)87-93
• 致謝93-94
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文94-95
• 附錄95-97

【相似文獻(xiàn)】

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6 記者 陳百藝;中航工業(yè)將大力發(fā)展燃?xì)廨啓C(jī)產(chǎn)業(yè)[N];中國航空報;2010年

7 本報記者 李瞧;燃?xì)廨啓C(jī)產(chǎn)業(yè)處境尷尬 破題要舉全國之力[N];中國工業(yè)報;2010年

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本文編號：283149