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应用BP神经网络方法的民航发动机故障诊断 被引量:4

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摘要 发动机是飞机的心脏,要求具有很高的可靠性。基于此提出一种依靠BP(backward propagation)神经网络方法研究发动机各种故障征兆影响因素作用程度的方法,通过对相关的仿真数据分析,找出其中主要的故障因素,对民航发动机进行针对性的维修,并利用BP神经网络的自学习功能,为发动机的视情维修过程提出合理化的建议和依据。
出处 《中国民航大学学报》 CAS 2007年第A01期40-42,共3页 Journal of Civil Aviation University of China
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献6

  • 1杨慧,严琴.人工智能系统发动机故障诊断[J].中国民航学院学报,1994,12(1):54-63. 被引量:1
  • 2孙增斩编著.智能控制理论与技术[M].清华大学出版社,1997—4,第1版.. 被引量:1
  • 3[美]Abi1ity S Pandya Robert B Macy著 徐勇 荆涛等译.神经网络模式识别及其实现[M].电子工业出版社,1999—6,第1版.. 被引量:1
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  • 5M B Reid, L spirkovska and E Ochoa. Rapid training of higher - order neural networks for invariant pattern recognition[J]. Int.Joint Cont.on neural Networks, Washington, DC, 1989,1:689-692. 被引量:1
  • 6斐峻峰.机械故障诊断技术[M].山东省东营市:石油大学出版社,1997.2-3. 被引量:3

共引文献3

同被引文献25

引证文献4

二级引证文献21

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