基于概率神经网络的发动机故障诊断

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摘要：用反向传播神经网络(BPNN)和概率神经网络(PNN)对航空发动机若干原型故障进行定性的诊断,并将仿真结果进行了比较.仿真结果表明,当测量参数不包含噪声或噪声较小时,两种网络都具有很高的诊断准确率;当测量参数的噪声较大时,则概率神经网络的诊断准确率远大于反向传播神经网络,显示了概率神经网络较强的诊断鲁棒性.此外,概率神经网络能够充分利用故障先验知识,并考虑代价因子的作用,从而把误诊断可能带来的损失减小到最低程度.＃

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91925X/200202/6097762.html

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关键词：神经网络 故障诊断 发动机 神经网 航空发动机 概率神经网络 航空发动机 故障诊断 视情维护