赵 军，侯宽新，赖安卿

(中国民航飞行学院 航空工程学院，四川 广汉 618307)

基于径向基神经网络的航空发动机气路故障诊断

赵 军，侯宽新，赖安卿

(中国民航飞行学院 航空工程学院，四川 广汉 618307)

基于径向基神经网络对民用高涵道比航空发动机风扇、增压级、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮5大气路部件的效率降低故障进行诊断；采用Gasturb进行故障训练样本和测试样本库的生成，诊断结果显示，采用径向基神经网络进行航空发动机气路故障诊断的计算时间短、精度较高，不仅能定性的定位故障部位，而且在大多数情况下可以定量的给出该部件的性能衰退程度；某些情况下诊断结果与测试样本不尽一致，但都是方程的合理解，这是因为航空发动机的数学模型是一个多解的复杂方程，一个总性能的衰减对应着多组部件性能衰退的组合；随噪声幅值加大，诊断精度变差，同时研究发现诊断精度受噪声影响的敏感系数在不同的噪声幅值水平下是不同的。

航空发动机；气路故障；径向基；神经网络；噪声

0 引言

随着航空发动机日趋复杂化、自动化和智能化，维修人员采用传统方法进行故障诊断具有很大的局限性。发动机智能故障诊断指通过检测发动机的气动热力参数和机械性能参数，实现对发动机的状态监控，进而实现对故障的定性、定位、定因。为了提高发动机的使用效率，降低维护时间和费用，提高发动机在翼时间，采用故障智能诊断系统对发动机进行故障诊断是非常必要的。……