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航空发动机气路故障诊断技术研究现状
来源:互联网 qikanw | 李一波,张光明,蒋丽英
【分  类】 机械与建筑工程
【关 键 词】 气路故障 非线性模型 贝叶斯网络 信息融合
【来  源】 互联网
【收  录】 中文学术期刊网
正文:

  [30]Eustace R, Merrington G Fault diagnosis of fleet engines using neural-networks. XII ISABE 1993;95-7085.

  [31]Volponi A J,Depold H,Ganguli R,et al. The Use of Kalman Filter and Neural Network Methodologies in Gas Turbine Performance Diagnosis [A]. In:A Comparative Study[C ].Munich,Germany

  [32]黄春风, 侯敏杰 航空智能发动机及状态监视和故障诊断系统 [J]国际航空杂志2008.4 53-55

  Abstract: This paper based on the development of current techniques for gas-path fault diagnostics, and focused on gas analysis of the fault diagnosis of a variety application methods and characteristics, such as the linear model law, nonlinear model law, neural networks law, Bayesian networks law, data fusion Law, and so on. A detailed comparison among these methods was done. At the end prospected future about the techniques in light of current gas-path fault diagnosis technology.

  Keywords: Gas-path Fault Nonlinear model Bayesian networks data fusion

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