基于双隐层过程神经网络的飞机发动机故障检测

利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点,提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法。由过程神经元隐层完成对输入信息过程模式特征的提取和对时间的聚合运算,非时变一般神经元隐层用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力。分别利用递归神经网络和双隐层过程神经网络对发动机排气温度裕度进行仿真预测。结果表明,双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高,优于递归神经网络的预测结果。为飞机发动机状态监测问题提供了一种有效的方法。

基于双隐层径向基过程神经网络的润滑油金属含量预测

润滑油金属含量是航空发动机摩擦件健康状态的重要表征,通过对其进行预测可提前发现相应部件的机械故障,避免造成严重的发动机二次损伤。在航空发动机的实际运行期间,润滑油金属含量受许多复杂因素影响,用传统方法难以有效预测其变化趋势。提出一种基于双隐层径向基过程神经网络的润滑油金属含量预测方法,并开发一种基于软竞争学习算法和BP学习算法的混合学习算法。将该方法用于某型航空发动机润滑油铁金属含量预测,取得了满意的结果。