NARX 神经网络在航空发动机 EG T趋势预测中的应用

摘要：

航空发动机的健康状态是保证飞行安全的重要因素，能在早期发现发动机隐藏的故障，通过预测发动机性能参数的变化趋势来掌握发动机性能衰退情况，实现对发动机健康状态的准确判断，具有重要的意义。针对航空发动机性能参数的数据特点，提出将动态神经网络中的NARX（非线性自回归）神经网络模型运用到性能参数的预测中，并用航空发动机排气温度（EGT）的趋势预测对该方法进行了验证。验证结果表明，这种方法在性能参数预测的精度上优于BP神经网络的预测结果。

关键词：航空发动机、NARX神经网络、EGT、性能参数预测

分类号：V263.6;TP183(航空制造工艺)

资助基金：中国民航飞行学院学生科技活动基金X2014-13

在线出版日期：2016-04-08（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：36-39