基于遗传-BP 神经网络的航空发动机气路故障诊断研究

摘要：

为提高 BP 神经网络诊断发动机气路故障的准确率，利用遗传算法对 BP 神经网络的初始连接权值和阀值在解空间内进化寻优，再将优化结果赋给网络以梯度下降算法进行二次训练，再对待检故障样本进行诊断。结果表明：GA-BP 网络在输出精度、收敛速度及收敛曲线平滑性上明显优于普通 BP 网络，为航空发动机故障诊断领域的研究提出了新的思路和方法，具有一定研究价值。

关键词：航空发动机、气路故障诊断、遗传算法、BP 神经网络

分类号：V235(航空发动机（推进系统）)

资助基金：This paper is supported by The 4th Boeing Techni-cal Challenge Fund 201410059．

在线出版日期：2015-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：33-38