【摘 要】
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航天发动机某部件转子健康监控,对检测发动机能否正常工作进而影响航天发射任务的成败至关重要。传统健康监控方法需要依赖经验和专业知识,在对故障机理深入理解后才能构建相
【机 构】
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北京宇航系统工程研究所,中国运载火箭技术研究院
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航天发动机某部件转子健康监控,对检测发动机能否正常工作进而影响航天发射任务的成败至关重要。传统健康监控方法需要依赖经验和专业知识,在对故障机理深入理解后才能构建相应的健康监控模型。针对传统转子健康监控手段效率低、适应性差、过度依赖专家经验等不足,结合海量转子振动健康监控历史数据,提出并设计采用神经网络BiSNet的人工智能方法,对航天领域运载火箭发动机某部件转子的健康状态进行智能建模并完成监控。通过与传统监控手段和主流基准神经网络方式对照实验得出结论,基于历史数据驱动的神经网络BiSNet可为航天转子智能
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