Fault Diagnosis of Gas Turbine Engines by Using Dynamic Neural Networks

机译：使用动态神经网络对燃气轮机发动机的故障诊断

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This paper presents a novel methodology for fault diagnosis in gas turbine engines based on the concept of dynamic neural networks. The neural network structure belongs to the class of locally recurrent globally feed-forward networks. The architecture of the network is similar to the feed-forward multi-layer perceptron with the difference that the processing units include dynamic characteristics. The dynamic neural network is used for fault detection in a dual-spool turbo fan engine. A number of simulation studies are conducted to demonstrate the advantages of our proposed neural network diagnosis methodology.

机译：本文基于动态神经网络的概念，提出了一种新的燃气轮机故障诊断方法。神经网络结构属于局部经常性全局馈通网络的类。网络的架构类似于前馈多层的Perceptron，其差异是处理单元包括动态特性。动态神经网络用于双阀芯涡轮扇动发动机中的故障检测。进行了许多仿真研究以证明我们提出的神经网络诊断方法的优势。

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来源
《IEEE International Midwest Symposium on Circuits and Systems》|2011年||共4页
会议地点
作者
R. Mohammadi; E. Naderi; K. Khorasani; S. Hashtrudi-Zad;
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中图分类 TN7-53;
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