论文摘要
滑油中的金属颗粒成分及含量反映了发动机部件磨损程度,利用光谱分析技术监测诊断发动机部件磨损故障。在分析发射光谱原始数据的基础上,提出基于BP神经网络的航空发动机磨损部位识别方法,并通过实例阐述了部位磨损识别的步骤。将待识别样本输入已经训练好的神经网络中,得到低压压气机轴承支座磨损故障模式。待识别样本中含有Fe、Al、Cr、Cu、Mg,与低压压气机轴承支座磨损故障模式存在的元素完全一致。与原始识别方法相比,本文方法得到的故障特征更加明显,所需训练样本更少,识别精度达到96.67%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙涛,李冬
关键词: 航空发动机,光谱分析,磨损故障,神经网络,相似矩阵,聚类
来源: 燃气涡轮试验与研究 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程
单位: 海军航空大学基础学院,91899部队
分类号: V263.6
页码: 50-53+60
总页数: 5
文件大小: 755K
下载量: 52
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