基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究

基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究

论文摘要

以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 故障率模型
  •   1.1 可靠度
  •   1.2 累积失效概率
  •   1.3 失效率
  •   1.4 平均失效率
  • 2 BP神经网络模型
  • 3 改进的BP神经网络故障率模型
  • 4 仿真实验
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 薛永亮,陈振林

    关键词: 故障率,神经网络,预测

    来源: 计算机测量与控制 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

    单位: 海军航空大学岸防兵学院

    分类号: V263.6;TP183

    DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.05.011

    页码: 44-47

    总页数: 4

    文件大小: 393K

    下载量: 235

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