典型文献
基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法
文献摘要：
针对当前航空发动机传感器故障问题无法全部检测得出结果,并且检测结果的准确率有待进一步提升的情况,引入神经网络,开展对航空发动机传感器故障自动检测方法的研究.通过航空发动机传感器运行数据采集与处理、航空发动机传感器故障诊断模型构建、基于神经网络的故障诊断模型训练、训练后诊断模型的自动检测,提出一种全新的检测方法.通过对比试验的方式证明,新的检测方法应用到航空发动机传感器的故障检测中,能够使其更快速地检测,并且保证检测准确率超过90％,可以为航空发动机稳定运行提供保障.
文献关键词：
神经网络;航空发动机;传感器;故障检测
中图分类号：
作者姓名：
王琛;李峰
作者机构：
中国航发湖南动力机械研究所,湖南 株洲 412000
文献出处：
引用格式：
[1]王琛;李峰-.基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法)[J].自动化应用,2022(03):17-19
A类：
航空发动机传感器
B类：
自动检测,故障问题,入神,运行数据,采集与处理,传感器故障诊断,故障诊断模型,模型训练,故障检测,检测准确率
AB值：
0.118306
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
