基于飞行数据的航空发动机健康状况分析

摘要：

通过对航空发动机的典型故障分析,应用RBF神经网络,构建不同油门开度下的发动机性能参数,进行故障特性学习作为训练样本,将测试样本与训练样本的期望值进行比较,来确定发动机性能的衰变程度,提出了航空发动机性能评价模型.通过多机种多架次的大量飞行记录数据的实验,验证了该方法是能够及时检测到故障的发生和识别的一种有效方法.通过此方法能够成功地对发动机的健康状态进行早期诊断与预报.

关键词：RBF神经网络、发动机性能评价模型、航空发动机、飞参数据

所属期刊栏目：16

分类号：V263.6(航空制造工艺)

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：43-46