10.16157/j.issn.0258-7998.2015.09.038
基于可测信息源的APU故障智能诊断方法研究
针对APU维修智能化水平较低问题,提出了一种基于可测信息源的APU故障智能诊断方法,利用BP神经网络建立智能故障诊断模型,详细阐述了该方法的数学原理及其实现算法.在数据处理中采用小波分析及巴特沃斯数字滤波器,对所采集数据中的噪声和干扰进行滤除.利用APS3200型APU的相关数据作为样本,建立了基于BP神经网络的APU故障智能诊断模型.利用MATLAB进行建模计算,结果表明,该智能诊断模型具有学习速度快、噪声干扰抑制能力强等特点,且诊断结果准确,提高了维修单位维修效率,对提高航空公司机务维修自动化水平具有重要意义.
APU、故障智能诊断、BP神经网络、数字滤波、巴特沃斯数字滤波
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TP391+.5(计算技术、计算机技术)
2015-10-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
139-141,145