The invention provides an engine fault diagnosis method based on BP neural network, which includes the following steps: training BP neural network according to the engine parameter data causing the fault; inputting the real-time data or historical data matrix of engine characteristic parameters into the BP neural network; diagnosing engine fault through the BP neural network, and obtaining the result matrix; The result matrix is used to analyse the engine fault results.
【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法及装置
：本专利技术是属于发动机健康管理
，涉及一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法及装置。
技术介绍
：飞机发动机是一个复杂的系统，被称为飞机的心脏。及时发现发动机的安全隐患，对飞机安全性有着重大意义，也是发动机健康管理的主要目的。而数据是发动机健康管理的基础。发动机在飞行或试车过程中会产生大体量的数据，这些发动机数据隐含着发动机的故障和状态信息，充分合理地使用这些数据对发动机健康管理有着非常重要的意义。通过对发动机各种参数数据使用有效的方法进行数据挖掘，可以分析出隐含在参数数据中的发动机故障和状态信息，进而可以判断出发动机当前健康状态，为发动机维护提供依据。
技术实现思路
：本专利技术是设计一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法，使发动机故障诊断具有明显的可行性和可操作性。第一方面，本专利技术提供一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法，方法包括以下步骤：根据引发故障的发动机参数数据，训练BP神经网络；向所述BP神经网络输入发动机特征参数实时数据或历史数据矩阵；通过所述BP神经网络进行发动机故障诊断，并得到结果矩...
【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据引发故障的发动机参数数据，训练BP神经网络；向所述BP神经网络输入发动机特征参数实时数据或历史数据矩阵；通过所述BP神经网络进行发动机故障诊断，并得到结果矩阵；根据所述结果矩阵解析出发动机故障结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据引发故障的发动机参数数据，训练BP神经网络；向所述BP神经网络输入发动机特征参数实时数据或历史数据矩阵；通过所述BP神经网络进行发动机故障诊断，并得到结果矩阵；根据所述结果矩阵解析出发动机故障结果。2.根据权利要求1所述的发动机故障诊断方法，其特征在于：所述根据引发故障的发动机参数数据，训练BP神经网络，具体包括：依据经验、事实或已有成果确定发动机故障类型；根据所述故障类型，提取与所述故障类型对应的特征参数；根据所述故障类型和所述特征参数，构建BP神经网络；所述BP神经网络包括输入层、中间层和输出层，所述BP神经网络的输入层神经元为各个特征参数，所述BP神经网络的输出层神...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩联庆，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：陕西,61
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