文献类型：期刊文章

作　　者：殷锴[1] 钟诗胜[2] 那媛[2] 李臻[2]

机构地区：[1]中国航发商用航空发动机有限责任公司,上海200241 [2]哈尔滨工业大学机电工程学院,哈尔滨150001

出　　处：《航空发动机》

基　　金：国家自然基金重点项目(U1533202);民航科技项目(MHRD20150104);山东省自主创新及成果转化专项(2014CGZH1101)资助

年　　份：2017

卷　　号：43

期　　号：1

起止页码：53-57

语　　种：中文

收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了提高航空发动机故障检测正确率,将BP神经网络应用于航空发动机故障检测中。从某航空公司使用的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据中选取研究样本,对比了6种训练方法的效果并最终选择弹性BP法对网络加以训练并进行测试。结果表明:该方法对CFM56-7B系列发动机的排气温度指示故障、进口总温指示故障和可调放气活门故障的检测正确率高达83.33%。BP神经网络能够很好地应用于航空发动机的实际故障检测,其学习记忆稳定、网络收敛速度快,具有一定的工程实用价值。

关 键 词：故障检测 BP神经网络 航空发动机

分 类 号：V233.7]