【摘 要】
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传统的定期维护制度成本高,劳动强度大,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限.现代飞机上的发动机监控系统(EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力.本文将
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传统的定期维护制度成本高,劳动强度大,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限.现代飞机上的发动机监控系统(EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力.本文将径向基函数(RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中.该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断.仿真结果表明,诊断的精度能够满足实际应用的需要,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性.该方法具有通用性,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用.
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