【摘 要】
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现代民航发动机大多使用VSV系统来提高发动机工作稳定性和避免发动机失速或喘振。为了诊断VSV系统故障,提出了一种基于PSOBP神经网络对VSV位置进行监控的方法,当PSOBP神经网
【基金项目】
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滨州学院青年人才创新工程科研基金项目(BZXYQNLG201802)
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现代民航发动机大多使用VSV系统来提高发动机工作稳定性和避免发动机失速或喘振。为了诊断VSV系统故障,提出了一种基于PSOBP神经网络对VSV位置进行监控的方法,当PSOBP神经网络模型的预测值与实际值的偏差超过一定值时,则判断VSV系统故障。利用发动机健康状态的QAR数据,基于PSO算法优化的BP神经网络建立了发动机VSV在飞机下降段的调节规律模型,同时建立BP神经网络模型。经过对比分析,通过PSOBP神经网络建立的VSV调节规律模型的诊断精度,高于传统的BP神经网络模型,可为民航发动机状态监控和故障诊
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