10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2019.05.047
基于深度信念网络的航空发动机气路故障诊断技术研究
针对传统的航空发动机故障诊断方法正确率较低,并且对异常数据不敏感的问题,将智能诊断算法引入航空发动机气路故障诊断领域.以涡轴发动机为例,分析了常见气路部件故障类型的成因和表现,并在Tensorflow上建立基于深度信念网络的故障诊断模型.与传统的故障诊断方法相比,具有更高的故障诊断正确率.
航空发动机、气路部件、深度信念网络、故障诊断
48
V231(航空发动机(推进系统))
2019-11-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
179-182