航空发动机气路改进神经网络故障诊断研究

针对航空发动机气路故障,建立了基于改进BP神经网络的航空发动机气路故障诊断模型。采用该模型寻找发动机状态参数与不同故障模式之间的映射关系,并利用收集的JT9D发动机的气路故障样本数据对诊断模型进行训练与检验。试验结果表明,改进的BP神经网络故障诊断模型对JT9D发动机气路部件故障模式的识别具有较高的准确率,能够为基于状态的维修决策提供有效的指导与建议,进而提高航空发动机的可靠性。