基于智能技术的航空发动机气路故障诊断.doc 全文 文档投稿网

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南京航空航天大学硕士学位论文 摘 要 航空发动机故障诊断是航空发动机领域的重要研究方向，意义重大，已经 成为目前国内外十分关注的一个研究热点。本文主要研究航空发动机气路部件 的故障诊断问题。利用神经网络的强非线性特性，逼近航空发动机这一复杂的 非线性动力学系统，建立了基于智能技术的故障诊断系统。 本文首先对航空发动机故障诊断和神经网络技术进行了介绍，并利用 BP 网 络建立了航空发动机定量故障诊断系统。在此基础上，提出了航空发动机全包 线内故障诊断的方法，并使用 Visual C++编程语言，开发了故障诊断软件模块， 可以实现全包线内的在线故障诊断功能。 本文还介绍了粗糙集理论和粒子群优化算法，提出了一种基于邻域粗糙集 模型和神经网络相结合的发动机智能故障诊断方法，，通过实验验证取得了良好 的诊断效果。最后利用粒子群优化算法对 BP 网络学习算法进行了优化，优化结 果表明，该方法提高了网络的训练速度和诊断精度。 关键词：航空发动机，气路故障诊断，神经网络，粗糙集，属性约简，粒子群 优化算法 i 基于智能技术的航空发动机气路故障诊断 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

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