基于RBF神经网络的飞机发动机故障诊断研究  

Study of RBF Network to Airplane Engine Fault Diagnosis

作　　者：吴月伟[1] 杨慧[1] 

机构地区：[1]中国民航学院计算机科学与技术学院,天津300300

出　　处：《计算机工程》2005年第B07期266-267,共2页Computer Engineering

摘　　要：论述了径向基函数神经网络的基本网络结构和网络的学习及运行过程,结果表明:径向基神经网络具有极快的学习收敛速度。讨论了径向基神经网络在飞机发动机故障诊断中的应用,并对训练后的网络进行了仿真测试,仿真结果表明RBF网络有较高诊断正确率,且能满足实时诊断的要求。The paper discusses the configuration, learning and running of the radial basis function network. The result shows that the RBF network has high learning rate. And then it discusses the study of RBF network apply to airplane engine fault diagnose, and the simulated results show that the RBF network has high success rate of diagnosis, and it can run for real time.

关 键 词：径向基函数神经网络 发动机 故障诊断 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]