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2013年中国智能自动化学术会议

作者： Heda Zhang Jiantong Song Jialin Han Fang Fang Wanqiang Ren Institute of Industrial engineering Beijing Institute of Technology Institute of Automotive engineering Beijing Polytechnic

Facing the demands of precise and intelligent diagnosis for engine faults,this paper applies the artificial intelligent theory,studies and realizes the application of the MOBP neural network on the intelligent diagnosis for engine *** is proved by the experiments,the training time based on the MOBP neural network is shorter than traditional methods,and the reasoning efficiency is significantly *** is confirmed that the study of the intelligent fault diagnosis for engine based on the MOBP neural network is practical.

关键词： engine diagnosis MOBP algorithm Neural network

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Least Squares Support Vector Machine Based Real-Time Fault diagnosis Model for Gas Path Parameters of Aero engines

引用

Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition) 2009年第1期17卷 22-26页

作者：王旭辉黄圣国王烨刘永建舒平 College of Civil Aviation Nanjing University of Aeronautics and Astronautics General Civil Aviation Administration of China Center of Aviation Safety Technology Aviation Safety Institute Technology Lab

Least squares support vector machine （LS-SVM） is applied in gas path fault diagnosis for aero engines. Firstly, the deviation data of engine cruise are analyzed. Then, model selection is conducted using pattern search method. Finally, by decoding aircraft communication addressing and reporting system （ACARS） report, a real-time cruise data set is acquired, and the diagnosis model is adopted to process data. In contrast to the radial basis function （RBF） neutral network, LS-SVM is more suitable for real-time diagnosis of gas turbine engine.

关键词： engine diagnosis Gas path Least squares support vector machine Pattern search

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