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基于改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對航空發(fā)動(dòng)機故障率預測研究
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The Study on Prediction of Aeroengine Failure Rate Based on Improved Neural Network
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    摘要:

    以某俄式發(fā)動(dòng)機為研究對象,根據該發(fā)動(dòng)機故障分布,使用優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對該故障率模擬。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可能陷入局部極小值點(diǎn)的問(wèn)題,在激勵函數中加入模糊參數。與原網(wǎng)絡(luò )相比,在不同學(xué)習速率的條件下,優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測結果與實(shí)際故障率更為擬合,預測結果更為準確。該模型對于該型號發(fā)動(dòng)機的故障預測具有一定參考意義。

    Abstract:

    In this paper, a Russian engine is taken as the research object. According to the fault distribution of the engine, the optimized BP neural network is used to simulate the failure rate. Aiming at the problem that BP neural network may fall into local minimum point, fuzzy parameters are added into the excitation function. Compared with the original network, under the condition of different learning rates, the optimized BP neural network prediction results are more fitting with the actual failure rate, and the prediction results are more accurate. This model has some reference significance for the fault prediction of this type of engine.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

薛永亮,陳振林,呂佳鵬,楊宜霖.基于改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對航空發(fā)動(dòng)機故障率預測研究計算機測量與控制[J].,2019,27(5):44-47.

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  • 收稿日期:2018-12-17
  • 最后修改日期:2019-03-02
  • 錄用日期:2019-03-04
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-05-15
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