神经网络技术在飞机发动机故障诊断中的应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了应用神经网络技术对飞机发动机故障进行诊断的研究，由天津大学的刘玉洁撰写，导师为何丕廉，专业领域为计算机应用技术。研究首次将神经网络技术应用于我国飞机发动机的故障检测，旨在提高维修效率，确保民航安全并优化经济效益。该研究同时适用于教学，有助于学生快速掌握飞机维修知识。通过深入研究人工神经网络（ANN），开发出针对波音767和波音747所用JT9D及PW4000型发动机的故障诊断系统，能在不解体发动机的情况下发现潜在故障。系统采用三层神经网络架构，采用改进的反向传播（FBP）算法进行训练，学习精度高，诊断成功率可达91.6%。关键词包括人工神经网络、BP算法、飞机发动机和故障诊断。" 这篇论文详细介绍了如何运用神经网络技术解决飞机发动机的故障诊断问题。神经网络作为一种模仿人脑神经元结构的计算模型，具有强大的非线性映射能力和自学习能力，使其在复杂故障诊断中展现出巨大潜力。在本研究中，作者首先收集了大量的飞机发动机故障信息和专家经验数据，然后设计了一个包含4个输入节点、10个中间层节点和12个输出节点的三层神经网络结构。 提出的故障诊断系统针对的是JT9D和PW4000这两款常见于波音767和波音747的发动机型号。在算法优化上，作者通过实验改进了传统的反向传播算法，引入梯度下降法迭代更新权重，确保网络训练的精确度，设定迭代次数为10万次，学习精度目标为E=0.001。这种改进的FBP算法显著提高了系统的诊断准确性，最终达到91.6%的成功率，实现了高效、精准的故障识别。 此研究的贡献不仅在于提供了一种新的故障诊断工具，还为航空维修人员提供了技术支持，同时也为教学环境下的飞机维修教育提供了实践案例，有助于培养具备丰富经验的机务人才。此外，该研究的成果还可能推广到其他类型的飞机发动机，进一步推动航空维修行业的科技进步。