【摘 要】
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提出一种航空发动机耦合转子系统故障检测的免疫神经网络模型。该模型根据耦合转子系统振动特点，利用免疫识别原理构造神经网络检测器，该检测器用于捕获振动信号的异常模式特征
【机 构】
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徐州空军学院,空军工程大学工程学院
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提出一种航空发动机耦合转子系统故障检测的免疫神经网络模型。该模型根据耦合转子系统振动特点，利用免疫识别原理构造神经网络检测器，该检测器用于捕获振动信号的异常模式特征。通过训练将振动信号的故障模式信息存储于分布的检测器中，当检测器与待检测信号样本匹配时则激活该检测器，根据检测器的激活情况发现故障。双转子振动实验结果表明：该方法对于由双转子耦合特性所造成的信号突变具有较高的灵敏度和分辨率，能够有效地检测转子系统常见的故障模式。
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