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航空發(fā)動機故障診斷技術(shù)對避免飛行事故和降低飛行器運行成本是十分重要的。提出一種BP網(wǎng)絡(luò)對某型飛機發(fā)動機進行故障診斷，但是由于BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度較慢而且容易陷入局部極小值，特別是BP網(wǎng)絡(luò)通常只能給出一個解，受訓(xùn)練樣本病態(tài)影響大。因此通過對BP網(wǎng)絡(luò)的改進，建立了L-M算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機發(fā)動機故障診斷模型。實驗表明，該網(wǎng)絡(luò)在一定程度上克服了BP網(wǎng)絡(luò)存在的的問題，在逼近能力、分類能力和學(xué)習(xí)速度等方面均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。為機務(wù)人員提供了有效的、科學(xué)的發(fā)動機故障診斷方法，該種評估手段較好地解決了發(fā)動機故障診斷問題，在飛行安全中發(fā)揮著越來越大的作用。
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