基于小波神经网络的航空发动机传感器故障诊断
日期:2020.09.04 点击数:9
【类型】期刊
【刊名】机床与液压
【关键词】 小波变换,容错控制,神经网络,改进粒子群优化算法,传感器
【摘要】航空发动机传感器故障诊断系统对于保证航空发动机控制系统可靠性和安全性至关重要,针对传统基于发动机模型的传感器故障诊断中存在建模精度不足导致故障诊断存在误诊和漏诊的问题,提出以小波变换和神经网络为基础,使用正常传感器预测故障传感器值。通过对比传感器输出和神经网络预测值的残差来实现传感器的故障诊断,其中神经网络可以在传感器故障后估计出正常的模拟信号代替故障信号供发动机控制系统使用,实现航空发动机控制系统的容错控制;使用改进粒子群优化算法优化BP神经网络的阈值和权值,以提高神经网络诊断和预测信号精度。仿真结果表明:该方法可以有效完成故障诊断,减少漏诊和误诊的发生。
【年份】2020
【作者单位】中国民航大学民航民用航空器适航审定技术重点实验室;
【期号】03
【页码】180-186
【全文挂接】全文挂接
相关文章
- 1、基于小波神经网络的航空发动机传感器故障诊断 作者:白杰,张正,王伟,孙晓楠, 年份:2020
- 2、航空发动机研制过程中项目管理技术探究 作者:付航, 年份:2020
- 3、基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法 作者:王琛,李峰, 年份:2022
- 4、飞机发电机故障诊断的多特征参数组合分析 作者:钱伟,王海斌,杨江,冯斌, 年份:2018
- 5、基于扩张状态观测器的运输机多故障容错控制 作者:董文瀚,童颖裔,朱鹏,郭佳, 年份:2021
- 6、基于扩张状态观测器的运输机多故障容错控制 作者:董文瀚,童颖裔,朱鹏,郭佳, 年份:2020