基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断

摘要：

提出基于万有引力算法的Elman神经网络的故障诊断方法,即GSA-Elman神经网络,采用万有引力算法,优化Elman神经网络的初始权值和阈值.以PW4000发动机为例,将GSA-Elman算法、BP和Elman神经网络用于航空发动机气路故障诊断,从发动机故障诊断的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析.结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高.

关键词：航空发动机、Elman神经网络、万有引力算法、故障诊断

分类号：TP183;V263.6(自动化基础理论)

资助基金：中国民航大学创新创业项目201810059121

在线出版日期：2019-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：130-131,133