摘要
针对航空发动机状态监测数据的多参数性、不确定性和冲突性,将航空发动机作为研究对象,构建基于D-S证据理论的状态评估模型。将航空发动机的健康状态分类,选取关键监测参数建立了基于BP神经网络的评估模型,运用多源信息融合将多个证据进行合成得到航空发动机的健康状态评估结果。最后通过具体算例验证该方法的可行性,以达到改善航空安全水平的目的。
出处
《设备管理与维修》
2021年第16期28-29,共2页
Plant Maintenance Engineering
基金
2020沈阳航空航天大学生创新创业训练计划项目(X202010143090)。