燃气轮机气路故障诊断：人工神经网络应用研究

"基于人工神经网络的燃气轮机气路故障诊断研究" 本文主要探讨了利用人工神经网络技术对燃气轮机气路故障进行诊断的研究，旨在提高燃气涡轮发动机的可靠性和可用性，降低运营维护成本。作者侯凤阳在其硕士论文中详细阐述了这一主题，该论文属于航空宇航科学与技术（系统仿真与控制）领域，由黄向华教授指导。 首先，文章介绍了发动机健康监控系统的重要性和工作原理。这种系统集成了多种技术，通过对燃气涡轮发动机性能的深度分析，实现对气路故障的检测、隔离和量化，从而提升发动机的整体健康状态。气路故障诊断系统在实际应用中能有效预防和解决发动机问题，确保其稳定运行。 接着，论文深入分析了气路故障的特点、成因以及诊断技术的基本原理。作者通过文献调查，概述了当前气路故障诊断技术的发展状况和面临的挑战，并对几种典型故障诊断软件进行了评述。这些软件通常采用先进的算法，如人工神经网络，来模拟和预测发动机行为，以识别潜在故障。 在方法论部分，论文详细介绍了如何在Visual C#平台上构建基于人工神经网络的故障诊断系统。神经网络模型由大量互连的单元组成，能够处理单个或多个部件故障的检测、隔离和量化。通过实例应用，该系统在特定型号的工业燃气轮机上成功地实现了故障诊断，验证了其有效性。 此外，为了进一步优化故障诊断过程，论文还提出了一种定量评价诊断结果的方法。这种方法使故障诊断软件具有面向对象的设计，能够灵活建立不同类型的发动机故障模型，增强了软件的通用性。 关键词包括燃气轮机、故障诊断和人工神经网络，表明该研究集中于这三个关键领域，利用神经网络技术解决燃气轮机气路故障的诊断问题。 这篇论文对燃气轮机的故障诊断领域做出了重要贡献，它不仅提出了有效的诊断方法，还为未来的研究和实践提供了有价值的理论基础和技术参考。通过神经网络技术的应用，提高了故障诊断的准确性和效率，对于保障燃气轮机的安全运行和维护具有重要意义。