本文關(guān)鍵詞：基于智能技術(shù)的航空發(fā)動機氣路故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘 要 航空發(fā)動機故障診斷是航空發(fā)動機領(lǐng)域的重要研究方向，意義重大，已經(jīng) 成為目前國內(nèi)外十分關(guān)注的一個研究熱點。本文主要研究航空發(fā)動機氣路部件 的故障診斷問題。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強非線性特性，逼近航空發(fā)動機這一復(fù)雜的 非線性動力學(xué)系統(tǒng)，建立了基于智能技術(shù)的故障診斷系統(tǒng)。 本文首先對航空發(fā)動機故障診斷和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行了介紹，并利用 BP 網(wǎng) 絡(luò)建立了航空發(fā)動機定量故障診斷系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上，提出了航空發(fā)動機全包 線內(nèi)故障診斷的方法，并使用 Visual C++編程語言，開發(fā)了故障診斷軟件模塊， 可以實現(xiàn)全包線內(nèi)的在線故障診斷功能。 本文還介紹了粗糙集理論和粒子群優(yōu)化算法，提出了一種基于鄰域粗糙集 模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的發(fā)動機智能故障診斷方法，，通過實驗驗證取得了良好 的診斷效果。最后利用粒子群優(yōu)化算法對 BP 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法進行了優(yōu)化，優(yōu)化結(jié) 果表明，該方法提高了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度和診斷精度。 關(guān)鍵詞：航空發(fā)動機，氣路故障診斷，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，粗糙集，屬性約簡，粒子群 優(yōu)化算法 i 基于智能技術(shù)的航空發(fā)動機氣路故障診斷 Abstract The fault diagnosis of aeroengine is an important research area in aeroengine industry. It means a great deal to aeroengine. It has become one research focus in home and abroad currently. This thesis is motivated by the problem of fault detection and diagnosis for aeroengine gas path components. The neural networks fault diagnosis system based on intelligent technology is developed by use of neural networks’ characteristic of nonlinear mapping to impend over aeroengine which is a complicated nonlinear dynamic system. Firstly, this thesis has described the fault diagnosis of aeroengine and the technology of neural n

  本文關(guān)鍵詞：基于智能技術(shù)的航空發(fā)動機氣路故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。