基于BP神经网络的航空发动机整机振动故障诊断技术研究

本文提出了一种基于BP神经网络的航空发动机整机振动故障诊断方法,详细阐述了该方法的数学原理及其实现算法,并利用某型航空发动机整机振动数据作为数据样本,建立了基于人工神经网络的发动机故障诊断模型。应用MATLAB语言编程计算,结果表明,该方法具有学习速度快、噪声抑制力强等特点,而且诊断准确,大大降低了虚警率,对于航空发动机的整机振动故障诊断研究有重要意义。