基于深度学习的航空发动机传感器故障检测

【类型】期刊

【作者】刘云龙 谢寿生 郑晓飞 边涛  

【刊名】传感器与微系统

【关键词】 飞参数据,深度学习,故障检测,深度置信网络,航空发动机传感器

【摘要】针对传统反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)存在的过拟合、维数灾难、参数选择困难等问题,提出了一种基于深度学习算法的航空发动机传感器故障检测方法。对发动机参数记录仪采集的多维数据进行预处理,建立基于深度置信网络(DBN)的故障检测模型,利用预处理后的数据对检测模型进行训练,经过DBN故障检测模型逐层特征学习实现了传感器故障检测。仿真结果表明:在无人工特征提取和人工特征提取的情况下,基于DBN故障检测的准确率均高于BP神经网络和SVM模型。

【年份】2018

【作者单位】空军工程大学航空航天工程学院;

【期号】09

【页码】147-150

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