【摘 要】
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为在有限软硬件资源下有效辨识出故障传感器并进行隔离,提出基于虚拟余度的航空发动机伺服传感器故障检测方法。利用改进算法训练的Elman神经网络实现全包线内的高压转速到主
【基金项目】
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国家重大研究计划(2017-I-0006-0007)
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为在有限软硬件资源下有效辨识出故障传感器并进行隔离,提出基于虚拟余度的航空发动机伺服传感器故障检测方法。利用改进算法训练的Elman神经网络实现全包线内的高压转速到主燃油的映射,建立主燃油虚拟余度,给出基于虚拟余度的伺服传感器故障检测结构,并对常规检测方法不能辨识的2种失效模式进行仿真验证。结果表明:该方法可有效辨识出传感器失效,结构简单,计算量较小。
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