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基于深度学习的航空发动机传感器故障检测
作者: 刘云龙   谢寿生   郑晓飞   边涛   来源: 传感器与微系统 年份: 2018 文献类型 : 期刊 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  
描述: 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。
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