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燃气轮机润滑系统磨损趋势预测
被引量:
1
1
作者
孙佳斯
佟文伟
+2 位作者
郎宏
刘宇佳
何山
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期113-118,共6页
为预测燃气轮机润滑系统试验阶段潜在的磨损故障,应用神经网络及遗传算法(GA)对某型燃气轮机长时试验用润滑油中典型元素的光谱监控数据趋势进行预测。通过改变光谱分析数据归一化的范围及调整学习率的自适应性对标准误差反向传播(BP)...
为预测燃气轮机润滑系统试验阶段潜在的磨损故障,应用神经网络及遗传算法(GA)对某型燃气轮机长时试验用润滑油中典型元素的光谱监控数据趋势进行预测。通过改变光谱分析数据归一化的范围及调整学习率的自适应性对标准误差反向传播(BP)神经网络进行改进,并利用遗传算法对改进的BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立适合某型燃气轮机润滑系统试验阶段磨损趋势预测的模型。结果表明:所建模型具有很高的预测精度和很强的实用性,能有效地提高磨损故障的预测成功率。
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关键词
燃气轮机
润滑系统
磨损趋势预测
BP神经网络
遗传算法
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职称材料
题名
燃气轮机润滑系统磨损趋势预测
被引量:
1
1
作者
孙佳斯
佟文伟
郎宏
刘宇佳
何山
机构
中国航发沈阳发动机研究所
出处
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期113-118,共6页
文摘
为预测燃气轮机润滑系统试验阶段潜在的磨损故障,应用神经网络及遗传算法(GA)对某型燃气轮机长时试验用润滑油中典型元素的光谱监控数据趋势进行预测。通过改变光谱分析数据归一化的范围及调整学习率的自适应性对标准误差反向传播(BP)神经网络进行改进,并利用遗传算法对改进的BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立适合某型燃气轮机润滑系统试验阶段磨损趋势预测的模型。结果表明:所建模型具有很高的预测精度和很强的实用性,能有效地提高磨损故障的预测成功率。
关键词
燃气轮机
润滑系统
磨损趋势预测
BP神经网络
遗传算法
Keywords
gas
turbine
lubricating
system
wear
trend
forecasting
BP
neural
network
genetic
algorithm
分类号
V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
TH117.1 [机械工程—机械设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
燃气轮机润滑系统磨损趋势预测
孙佳斯
佟文伟
郎宏
刘宇佳
何山
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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