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应用神经网络技术发动机故障诊断研究
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2004
  • 中图分类:
    V263.6
  • 关键词:
  • 成果简介:
    主要内容:首次将人工神经网络技术应用于飞机发动机故障诊断并取得了良好的效果。波音747-200故障检测系统的开发,采用了先进的分层数据库管理方式,使系统的权限功能完善,安全性极高。该研究开发具有专家系统功能,通过借鉴以往的空中停车故障和发动机拆换经验,能对新故障提示并快速定位。项目意义:该课题使用神经网络对复杂特性模式的航空发动机,采用并行处理的诊断方法,对突发性故障及异常现象通过建模、学习及联想、推测和记忆来进行推理诊断。该课题的研究充分发挥了高校的理论优势与维修厂实际应用相结合的特点,通过建立起科学的分析系统,增加了生产的技术含量,为国内大型发动机的维修及进一步开发奠定了基础。主要发现发明及创新点:1.全国首创采用神经网络算法的飞机发动机故障诊断研究。2.国内首次将神经网络技术应用于波音747和767发动机故障诊断实际中。3.在应用过程中取得了显著的经济效益和社会效益。4.构造一个有效的专家系统在波音747-200飞机故障诊断中为首创。5.构建了波音747-200故障检测系统并已应用,该系统在全国飞机维修公司中尚未见到。取得的成效:1998年3月该系统在工程处发动机科正式投入使用。到目前为已经利用此系统对中国国际航空公司的JT9D、PW4000的100台发动机进行了4年多的监控和诊断,取得了令人满意的结果,使国航以上两型发动机的可靠性得到了明显提高。经济效益显著,仅由于发动机故障的及时发现并排除、发动机的使用时间的延长等因素,就为国航节约了313.75万美元,约合人民币2604.12万元。
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