基于深度置信网络的涡扇发动机气路故障诊断研究

吴斌; 丁华阳; 黄帅

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基于深度置信网络的涡扇发动机气路故障诊断研究

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为了提高发动机气路部件性能衰退故障的诊断精度,针对传统的浅层神经网络在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入了深度置信网络(DBN)对发动机部件性能衰退故障进行诊断研究.以涡扇发动机为对象,从诊断精度、计算时间、抗噪能力3个方面综合比较分析了DBN算法与核极限学习机(KELM)算法.结果表明,DBN算法在低、中、高水平噪声下的诊断精度分别为89.44％、88.38％和86.59％,诊断精度和抗噪声能力明显优于KELM算法,且诊断速度更快.

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来源
《机电信息》 |2020年第26期|12-1315|共3页
作者
吴斌; 丁华阳; 黄帅;
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作者单位

南京模拟技术研究所江苏南京210000;

南京航空航天大学能源与动力学院江苏南京210016;

南京模拟技术研究所江苏南京210000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
深度置信网络; 航空发动机; 气路部件; 故障诊断;

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