基于神经网络的发动机故障诊断分析

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基于智能算法的汽车发动机故障诊断系统研究

基于智能算法的汽车发动机故障诊断系统研

究

随着汽车行业的发展，汽车的使用已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。而在这个过程中，汽车发动机故障的出现也会成为一个很大的问题，它不仅会对驾驶人员的生命安全带来威胁，还会对整个社会造成一定的经济损失。因此，研究一种高效、快速、准确的汽车发动机故障诊断系统已经成为了当今亟需解决的重要问题之一。

传统的汽车发动机故障诊断系统通常是通过专业技师的经验来进行诊断，这种

方式不仅费时费力，而且误诊率较高。近年来，智能算法技术的发展使得无人辅助的汽车发动机故障诊断系统成为了可能，这样的系统不仅能够更加准确地判断故障原因，也能够大大提高诊断效率和速度。

一、智能算法在汽车发动机故障诊断中的应用

智能算法是近年来快速发展的一种技术，它主要利用电脑等技术手段来模拟人

类的智能思维和处理过程，实现更加精准、快速、智能的问题解决。在汽车行业中，智能算法的应用非常广泛，其中包括了汽车发动机故障诊断。

智能算法可以很好地解决汽车发动机故障诊断中存在的问题，包括诊断不准确、诊断耗时长等。它基于人工智能的思维方式，可以通过对汽车发动机故障中的数据、特征进行分析和处理，从而实现快速、准确地诊断。因此，在未来的汽车行业中，智能算法的应用将成为汽车发动机故障诊断的主流方法。

二、智能算法在汽车发动机故障诊断中的具体实现方法

智能算法有多种实现方法，其中，主要包括神经网络、遗传算法、粒子群算法等。这些算法都在汽车发动机故障诊断中得到了应用。

神经网络算法是一种基于模拟神经系统的算法，它可以模拟人类大脑对信息进行加工、处理、分析等过程。在汽车发动机故障诊断中，可以通过神经网络对大量的车辆数据进行处理和分析，从而实现更加准确地判断故障原因。

基于BP神经网络的柴油发动机故障诊断

一
厂（叫・，ｌ）ｉ，，；ｌ∑ １Ｐ＋ｂｉ一１２…
Ｊ＝１
ｊ１
一
ｆ（２∑ 撕．＋ｂ）ｉ，，一１２…，２
ｌ１一 ’
（）１
其中：ｗ为第Ｊ个输入层神经元到第ｉ隐层神经元的权值；个
为第ｉ隐层神经元到第是个输出层神个
样本的表示方式确定，一个单隐层Ｂ网络可以完Ｐ
成任意的维到ｍ维的映射，隐层的神经元个数而
一
般与问题的要求和输入输出神经元个数有关．单
×
பைடு நூலகம்ｌ
隐层ＢＰ神经网络结构如图１所示．中：一１２其ｉ，，
对发动机故障的检测和分析进行了ＭＡＡＴＬＢ仿真，真结果表明，用Ｂ仿利Ｐ神经网络对发动机故障进行检侧具有检测精度
高、速度快的特点．
关键词：动机；经网络；障诊断发神故
… ；１志＝１２，，；Ｓ；， … ＳＪ＝１２ … ，．２，，ｒ
图１单隐层ＢＰ神经网络结构
神经网络的学习过程由信息的正向传递、差计算和误差的反向传播过程组成，以单隐层网络为例误现介绍ＢＰ网络的学习过程．（）信息正向传递过程．１网络的输入向量为（， “，，，隐层和输出层输入分别为：ＰＰ）则

航空发动机故障自诊断算法研究

一、引言

随着航空技术的不断发展，航空发动机的性能也得到了大幅提升。但是，在使用过程中，航空发动机可能会发生故障，这对航空安全产生了极大的威胁。因此，如何及时地对航空发动机故障进行检测和诊断，是航空工程师们研究的重点之一。近年来，航空发动机故障自诊断算法得到了越来越广泛的关注。

二、航空发动机故障诊断的挑战

航空发动机故障自诊断是一项复杂的技术。航空发动机具有许多复杂的组成部分，如涡轮、燃烧室、燃气轮机、自由涡轮和轴承等。在故障出现后，可能会有多个部件同时受损，导致航空发动机的表现出现复杂多样的问题。因此，如何快速且精确地诊断出航空发动机的故障，是航空工程师们面临的挑战。

三、航空发动机故障自诊断的研究现状

针对航空发动机故障自诊断的需求，国内外的一些科研机构和企业都在进行相关的研究。目前，主要的航空发动机故障自诊断研究方向有以下几个：

1. 基于物理模型的故障诊断算法

基于物理模型的故障诊断算法是一种较为传统的方法。该方法

通过数学模型分析航空发动机中各个部件的功能和性能特征，并

结合传感器数据，识别发动机性能的异常状态，从而判断航空发

动机的故障类型和位置。基于物理模型的故障诊断方法虽然比较

精确，但是模型的建立和参数的调整需要消耗大量的计算资源，

且对模型的精度要求较高。

2. 基于数据驱动的故障诊断算法

基于数据驱动的故障诊断算法是一种基于样本的方法。该方法

通过处理大量的历史故障数据，利用机器学习和数据挖掘算法找

到特征，并训练模型，从而进行故障诊断。基于数据驱动的方法

可以在较短时间内建立基础模型，并根据实时数据调整模型参数，相对于物理模型方法具有更快的响应速度和更好的实时性。

基于神经网络的航空发动机故障诊断方法研究

基于神经网络的航空发动机故障诊断方法研

究

随着航空工业的不断发展，航空发动机的重要性日益突出。然而，航空发动机的故障会严重影响飞行安全，因此发动机故障诊

断越来越成为研究的焦点。在过去，传统的航空发动机故障诊断

方法包括常规维修、经验诊断和手动故障排除等，但这些方法存

在着效率低、准确率不高等问题。因此，利用神经网络实现航空

发动机故障诊断已成为研究热点。

1. 神经网络基础知识

神经网络是一种能够进行大规模并行计算的人工智能模型，具

有自适应学习和模拟神经元网络的特点。常见的神经网络结构包

括感知机、多层前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。

2. 基于神经网络的航空发动机故障诊断方法

传统的航空发动机故障诊断方法存在着效率低、准确率不高等

问题，因此研究基于神经网络的航空发动机故障诊断方法已成为

热点。该方法主要包括以下几个步骤：

（1）数据采集：通过传感器等设备采集航空发动机的状态参

数数据。

（2）特征提取：提取出航空发动机故障的特征参数，包括振

动幅值、转速等。

（3）数据预处理：对采集到的特征参数数据进行归一化处理、降噪滤波等预处理操作，以保证神经网络的训练和诊断效果。

（4）神经网络训练：使用已经处理好的数据对神经网络进行

训练，在训练过程中，神经网络会不断学习和优化，提高预测准

确率。

（5）故障预测和诊断：使用已经训练好的神经网络模型，对

新的输入数据进行预测和诊断，输出正确的故障信息。

3. 基于神经网络的航空发动机故障诊断方法的优势

相比传统的航空发动机故障诊断方法，基于神经网络的方法有

以下优势：

（1）准确率高：利用神经网络进行诊断，能够快速准确地识

基于神经网络的汽车故障诊断分析

Internal Combustion Engine&Parts

0引言

汽车作为当今社会重要的交通工具，已经成为人们生活的一部分，而随之带来的汽车故障问题也成为人们面对的困惑之一。凭借经验和技巧诊断汽车故障的方法并不适合非专业驾驶员，人工智能的出现为汽车故障诊断提供了一种新的方法。目前广泛应用的故障诊断专家系统是一种基于知识和规划的推理系统，在此基础上的人工神经网络克服了基于逻辑与符号处理的专家系统的局限性，使汽车故障诊断的准确性与可行性大大提升。

1BP神经网络预测模型

BP神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间动力系统，是由大量的处理单元（神经元）广泛互连形成的网络。本运算单元，每个神经元都存在其相应的阈值，各神经元的输出信号是其净输入信号的非线性函数，输入信号即为与其相连的神经元的输出信号和加权后的和。若输入信号的加权集合比其阈值大，可激活该神经元并输出相应的值。多层BP神经网络结构中，输入矢量为Χ∈R n，Χ=（x0，x1，x2，…，x n-1）T，隐含层有q个神经元，Z∈R q（z0，z1，z2，…，z n-1）T，输出层有m个神经元，y∈R m，T=（y0，y1，y2，…，y m-1）T，输出层和隐含层之间的权为ωji，阈值为θj，隐含层和输出层之间的权为γtk，阈值为θ1t，各层神经元输出符合下列公式：

转换函数采用Sigmoid函数

f u=11-e-u，其中，u为各层输出加权求的值。

BP算法实际上是一种有教师的学习算法，若设输入学习样本为P个，Χ1，Χ2，…，Χp，教师为t1，t2，…，t p。在BP 神经网络模型中，将输入层与隐含层的阈值写入连接权中，即θj=ωjn，θ’t=γtp，x n=-1，z q=-1，则有：

基于神经网络的故障诊断系统设计

随着工业智能化的不断推进，越来越多的设备都有了自动化和智能化的特性。这些设备的故障对生产和运营都会带来不良影响，因此，故障诊断成为工业自动化领域的一个重要问题。传统的故障诊断方法主要是依靠经验和专业知识进行分析，这种方法的准确度受到很大的制约。为了解决这个问题，近年来，越来越多的研究者开始关注基于神经网络的故障诊断系统。这种方法通过将故障诊断问题转化为一个分类问题，利用神经网络强大的特征提取能力，对问题进行自动化处理。

一、神经网络基础

神经网络在模拟人类大脑处理信息的过程中，具有优秀的特征提取和自适应学习能力。神经网络具有以下几个重要的特点：

1. 神经元之间的连接强度可以通过训练得到。

2. 神经网络具有自适应学习能力，可以实现从样本中自动提取特征。

3. 神经网络可以处理非线性关系和复杂的模式识别问题。

4. 神经网络可以处理多个输入和输出，同时，可以通过层数和神经元数的设置实现对问题复杂程度的不同处理。

二、故障诊断系统设计流程

神经网络故障诊断系统的设计流程如下所述：

1. 数据采集和预处理

故障诊断系统的数据采集和预处理是故障诊断的关键步骤。在实际应用中，信号采集设备可能存在误差和噪声。因此，在采集过程中，需要考虑信号的稳定性和准确性。同时，在进行卷积神经网络的训练过程中，数据量的大小和对称性对于网络的准确性有很大的影响。

2. 特征提取

在采集到的数据中，可能存在大量无关信息，这会影响最终的诊断准确性。因此，在进行神经网络训练之前，需要进行特征提取和降维，提取与问题相关的信息。在这一过程中，可以使用傅里叶变换、小波变换、时频特征提取等方法。

基于深度学习的发动机故障自诊断技术研究与应用

基于深度学习的发动机故障自诊断技术研究

与应用

发动机是飞机上最关键的组件之一，其正常运行对于飞行安全

至关重要。但是随着飞机机龄的不断增长，发动机故障率也随之

上升，给飞行安全带来了巨大的威胁。因此，发动机故障自诊断

技术的研究和应用具有重要意义。基于深度学习的发动机故障自

诊断技术能够在大规模数据的支持下，对于发动机状态进行快速、准确的判断和诊断，帮助维护人员提早发现问题，提高飞行安全。下面将从多个方面探讨这一技术。

一、深度学习技术介绍

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其主要特

点是通过大量的数据来训练神经网络，提高模型的识别和分类能力。与传统机器学习方法相比，深度学习具有以下优点：

1.深度学习能够自动提取数据的特征，减少人工特征工程的工

作量。

2.深度学习可以有效处理高维、非线性的数据，提高分类器的

准确率。

3.深度学习的模型具有良好的可扩展性，可以处理更复杂、更

大规模的数据。

二、基于深度学习的发动机故障自诊断技术

1.数据采集

发动机故障自诊断技术的第一步是对于发动机状态进行数据采集。现今的飞机发动机装备了各式各样的传感器，能够采集发动

机的各种状态数据，如温度、压力、转速等。这些传感器产生的

数据量庞大，存储和管理也成为了一个问题。因此，发动机故障

自诊断技术需要应用一些有效的数据处理方法，改善数据管理。

例如，互联网巨头谷歌在2015年开发了一种名为TensorFlow的深度学习框架，可有效地处理海量数据，提高数据的处理效率。

2.特征提取

在收集到足够的数据后，下一步是对数据进行特征提取。发动

基于粒子群神经网络的发动机故障诊断方法

一
进行发动机领域的研究。发动机如果发生故障，将给使用的究的目标。
传统的发动机故障检测方式多是基于故障特征参数，该算法在实际应用中会存在一个问题，这种故障检测方式需要
首先体现工作状态下发动机不同部位的工作参数，后将相然
个热门学科。目最常见的发动机故障检测方式是人前
ｂｓｎｏｐｒｄｔｅｉｏｍａｅｇｅｃｅｉｅｔｏｅｂｎｏｊｄｅｗｅｅｅｅａｅｅｇｎｏｏｅｔａｅａｄｃｍａｅｍｗｔｎｒｌｎｎｏｆｃｎｓｎｙｏｅｔｕｇｈｔｒｔｒｒｎｅｃｍｐｎｎｓｈｈｉｉｈｈｉ
第２卷第期９４
文章编号：０６— ３８２１）４— ２２—０１０９４（０２００７４
计
算
机
仿
真
２２月０年４１
基于粒子群神经网络的发动机故障诊断方法
宋志章马，丽，李奇楠刘晓华，
（．齐齐哈尔大学，１黑龙江齐齐哈尔１１０；６０６２．齐齐哈尔市质量技术监督检验检测中心，黑龙江齐齐哈尔１１０）６０６
摘要：研究复杂发动机的故障检测，提高检测的快速性和准确性。传统故障检测方式必须通过计算发动机不同部位实时的故障系数，且与正常状态下的发动机系数标准逐个进行对比，而判断发动机部件是否存在故障，并从当发动机结构复杂，部件较多的情况下，会造成检测方法计算量加大，检测耗时，结果滞后。为了克服上述问题，出一种粒子群神经网络的复杂提发动机故障检测技术，通过自适应粒子神经网络进行迭代计算，发动机可能出现故障的部位进行相关参数统计，对从而提前

基于神经网络的某型飞机发动机故障诊断研究

（．ｏａＵｉｒｉ，ｉｈｕ１１１，Ｃｉａ；．ｈｉｇＣｌｇｈｈｒ￣ｍ，ｉｈｕ１１１，Ｃｉａ１ＢｈｉｎｅｓｙＪｚｏ２０３ｈｎ２ＴｅＨｙｎｏｅｅｆｔｅＴｉｖｔｎｌｏｄＡｉｏｅＪｚｏ２０３ｈｎ；ｎ３ＢｒｃＥｕａｉＱｎｈｉｒｔＴｌｇ１１０，Ｃｉａ．ｕｅｔｄｃｔｎｏｉｅＤｓｉ，ｉｉ２０３ｈｎ）ａｏｆｏｆｇｔｃｅｎ
实验表明．网络在一定程度上克服了Ｂ网络存在的的问题，逼近能力、类能力和学习速度等方面均优于Ｂ该Ｐ在分Ｐ
网络。为机务人员提供了有效的、学的发动机故障诊断方法，种评估手段较好地解决了发动机故障诊断问题，科该在
刘艳春，杨德辉，刘艳丽，康建军
（．海大学辽宁锦州１１１；．军第三飞行学院辽宁锦州１１１；１渤２０３２空２０３
３铁岭市清河区教育局辽宁铁岭１１０）．２０３
摘要：空发动机故障诊断技术对避免飞行事故和降低飞行器运行成本是十分重要的。提出一种Ｂ网络对某型飞航Ｐ机发动机进行故障诊断．是由于Ｂ但Ｐ网络收敛速度较慢而且容易陷入局部极小值，别是Ｂ特Ｐ网络通常只能给出一个解，受训练样本病态影响大。因此通过对Ｂ网络的改进，立了ＩＰ建，Ｍ算法神经网络的飞机发动机故障诊断模型。

基于神经网络和瞬时转速的发动机失火故障研究

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１— ４５５１．２０１３．０７．０１３
基于神经网络和瞬时转速的发动机失火故障研究术
王维琨，江志农，张进杰
（北京化工大学诊断与自愈工程研究中心，北京１０００２９）
ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔａｎｄａｎａｌｙｓｅｔｈｅｅｎｇｉＢｅｍｉｓｉｆｒｅｆａｕｌｔ．Ｔｈｅｒｅｓｕｈｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｒｅｉｓａｃｅｔａｒｉｎｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｅｎｇｉｎｅｍｉｓｉｆｒｅｆａｕｌｔａｎｄｔｈｅｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｃｒａｎｋｓｈｆｔａｓｐｅｅｄｏｆｔｈｅｅｎｇｉｎｅ．Ｕｓｉｎｇｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｃｒａｎｋｓｈａｆｔｓｐｅｅｄｃａｎｄｉａｇｎｏｓｅｔｈｅｅｎｇｉｎｅｍｉｓｉｆｒｅｆａｕｌｔ．ＵｓｉｎｇＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｃａｎａｌｓｏｄｉａｇｎｏｓｅｔｈｅｅｎｇｉｎｅｍｉｓｉｆｒｅｆａｕｌｔｎｄａｉｔｈａｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｆａｓｔａｎｄｅｆｉｆｃｉｅｎｔｌｙ．

基于概率神经网络的发动机故障诊断方法研究

图３ＰＮ网络的拓扑结构Ｎ
Ｆｉ３ＴｏｐｏｇｃｔｕｃｕｒｆＰＮＮｇ．ｏｌｉａｌｓｒｔｅｏ
第３期
肖玉玲等：于概率神经网络的发动机故障诊断方法研究基
３９
其中，隐含层、出层分别采用高斯函数、性函数作为传递函数．输线
Ｆｉ１Ｔｈｅｓｓｅｔｕｃｕｅｏｆｄｉｎｏｉｙｔｍｓｄｇ．ｙｔｍｓｒｔｒａｇｓｓｓｓｅｂａｅｏｎＰＮＮｏｄｌｓｉｉａｔｏｎｆｎｃｉｍｅｃａｓｆｃｉｕｔｏｎ
２１发动机故障诊断模型．进行发动机故障诊断时，首先要从发动机瞬时转速信号提取相关的特征参数作为故障征兆，后利用概然
收稿日期：０２—０２１４—２３
基金项目：南省教育厅科学技术研究重点项目（２５００）河１Ａ１０９
概率密度最大的神经元输出为１其他神经元输出全为０，．
１２概率神经网络的分类过程．概率神经网络的分类过程如下：对已有历史数据进行处理，到网络学习与诊断需要的训练样本和诊 ① 得断输入，处理后直接送入隐含层； ②用一定数量的训练样本集训练网络，到期望的输出；得 ③利用诊断输入对系统进行诊断．于概率神经网络ＰＮ的诊断系统结构如图１基Ｎ．２建立发动机故障诊断的概率神经网络模型

基于神经网络的发动机故障诊断与预判

随着现代科技的不断发展，发动机在各行各业中扮演着重要的角色，但是随着工作时间的不断延长和使用频率的增加，发动机出现故

障的几率也在逐渐增加，对于这种情况，发动机故障诊断与预判的技

术也变得尤为重要。本文将针对基于神经网络的发动机故障诊断与预

判技术进行探究。

一、发动机故障诊断技术的研究现状

发动机故障诊断技术的研究在国内外已经广泛展开，目前国内较

为成熟的技术包括基于规则和基于统计的方法，这些方法的优点在于

具有较高的可解释性和直观性，但是往往需要人工干预和经验判断，

准确度有待提高。

随着神经网络技术的发展，基于神经网络的发动机故障诊断方法

也逐渐得到关注。与传统方法相比，基于神经网络的方法具有训练数

据无需特征提取、能够处理大量数据、对噪声抗干扰能力强等优点，

在处理发动机故障诊断的问题上的表现也十分出色。但是，在实际应

用中，神经网络技术的使用仍然存在着一些技术难题需要解决。

二、神经网络技术在发动机故障诊断中的应用

1.数据采集和预处理

为了让神经网络能够在发动机故障诊断中发挥出作用，首先需要

进行数据采集和预处理工作。数据采集可以通过传感器监测并记录相

应的数据，如发动机温度、压力、转速等。预处理工作包括数据清洗，缺失值填充，归一化等操作。

2.建立神经网络模型

在数据采集和预处理完成之后，需要建立神经网络模型。建立模

型包括选择合适的网络结构、激活函数、学习算法等。常用的神经网

络结构包括前馈神经网络、卷积神经网络、长短时记忆网络等。

3.训练模型

建立好模型之后，需要利用历史数据对模型进行训练。通常采用

基于神经网络的发动机故障诊断分析

播的计算过程，最终使得网络输出层的输出值与期望值趋于一致。
输入层隐藏层输ｆ层Ｊ：
图１ＢＰ神经网络的学习过程
２ＢＰ神经网络设计
２１样本数据采集．
通过实地调查，收集发动机异响故障产生的现象及原因，发动机异响故障现象归结为ｌ将９种，生发于４个故障部位，：即活塞敲缸、活塞销子、连杆轴承和曲轴轴承（１。表）
地进行的。权值不断修Fra Baidu bibliotek的过程，也就是网络的学习（或称训练）过程。此过程一直进行到网络输出的误
差逐渐减少到可接受的程度或达到设定的学习次数为止。
１２Ｂ．Ｐ神经网络的学习过程
Ｂ神经网络的工作过程通常由两个阶段组成。一个阶段是工作期，Ｐ在这一阶段网络各节点的连接权值固定不变，网络的计算从输入层开始，逐层逐个节点地计算每一个节点的输出，到输出层中各节点计直算完毕。另一阶段是学习期，在这一阶段，节点的输出保持不变，各网络学习则是从输出层开始，向逐反层逐个节点地计算各连接权值的修改量，以修改各连接权值，直到输入层为止。这两个阶段又称为正向

基于小波神经网络的车辆发动机故障诊断

０引言
车辆发动机为车辆提供动力与电力，是车辆安全行驶与运作的基本条件。车辆发动机的系统故障对车辆运行安全有直接影响，同时也影响到
发动机的经济性、动力性和可靠性，及时发现与
可导无限次的函数称为光滑或无奇异性的，若果个函数在某阶导数不连续或某处有间断或，则我们称之为在此处有奇异点。一般情形下，信号
一
之间的非线性映射关系。小波分析可以在频域和时域来分析信号的局部信息，它能够进行染噪信号的降噪、分解和重构，还可以精确地检测到信号的突变，还可以进行故障特征向量的抽取。
燃油系统产生故障时，燃油的压力信号波形其间断点的类型、位置和幅值等信息因故障类型的相
异而不同。小波的其中一个重要特点就是可以在
字母表示：５供油量（３，７％供油量（２，２％Ｔ）５Ｔ）出油阀失效（４，１０供油量（１，针阀卡阻Ｔ）０％Ｔ）（６，喷油孔堵塞（５，针阀泄漏（７，其他Ｔ）Ｔ）Ｔ）

概率神经网络在发动机故障诊断中的应用

ｔｅｒｏｅｔｂｉｈｔｅｍａｈｍａｉａｄｌｗｉｕｓｆｎｔｎａｈｎｒｉｉｇｆｎｔｎ，ｔｓｎｔｒｅｔｒｓｐｗｅｕｏｌｅｒｐｏｅｓｎｈｏｙｔｓａｌｓｈｔｅｔｃｌｍｏｅ；ｔＧａｓｕｃｉｓｔｅｅｅｇｚｎｕｃｉｈｏｏｈｉｅｗｏｋｆａｕｅｏｒｌｎｎｉａｒｃｓｉｇｆｎ
Ｋｅｗｏｄ：Ｐｏａｉｓｃｎｕａｅｗｒ（ＮＥｇｎＦｕｔｉｇｏｉＭａｌｂＮｏｌｅｒｙｒｓｒｂｂｌｔｅｒｌｔｏｋＰＮ）ｎｉｅａｌｄａｎｓｓｉｉｎｔａｎｉａｎ
Ｏ引言
随着发动机在我国经济领域的广泛应用，行发动进机运行系统故障诊断的研究对早期发现故障原因和部位、提高系统的运行可靠性，以及指定科学的维修制度具有现实意义。近年来，障检测诊断方面的研究成果故大量涌现，其大体可以分为基于解析模型的方法、于基定性模型和搜索策略的方法以及基于历史过程数据的
概率神经网络在发动机故障诊断中的应用

基于神经网络的航空发动机故障诊断系统研究

基于神经网络的航空发动机故障诊断系统研

究

一、引言

航空发动机是飞机最核心的部件之一，也是直接关系到航班安全的部件之一，因此，对于航空发动机的性能和故障诊断具有特别重要的意义。航空发动机在使用的过程中，因为各种原因可能会发生故障，一旦发生故障就需要进行迅速的诊断和修理，否则会危及航空安全。针对性的故障诊断系统是保证航空安全、提高航空发动机性能的重要手段之一，已经受到了广泛的研究。

二、研究背景及研究现状

航空发动机在使用过程中，故障的概率相对较高，而且航空发动机具有复杂的结构和工作原理, 如何快速、准确地判断航空发动机的故障位置和原因，严重影响着飞机的安全和正常运行。因此,航空工程技术专家一直在研究发动机故障的自动诊断技术,同时，在现代发动机技术日新月异的今天，如何使自动诊断系统具有较高的准确性和可靠性也尤为重要。

目前，对于航空发动机的故障诊断研究主要采用了一些传统的诊断方法，如机械故障诊断、热学故障诊断、振动故障诊断等方法，其中，机械故障诊断方法是较为常用的一种方法。但是传统的故障诊断方法仍然存在一定的缺陷和不足，如：诊断耗时长、

准确性有限、需要专业的人员、问题复杂度高等。为了克服这些

缺陷和不足，需要引入目前的先进技术，例如神经网络技术，以

实现航空发动机故障的自动识别和故障预警功能。

三、神经网络在故障诊断中的应用

神经网络技术是目前被广泛应用于故障诊断系统中的一种基于

机器学习的故障诊断方法。神经网络具有信息处理、非线性映射

等优势，可以较好地解决航空发动机故障诊断过程中的复杂性问题，增加故障诊断的准确性和可靠性。