优化神经网络算法在航空发动机故障诊断中的应用研究

简介

神经网络的机器学习、深度学习具有较强的特征分类能力,但权值和初值的选取影响着故障诊断的精度。遗传算法、粒子群算法及后续的优化算法容易陷入局部最优,表现出自身的局限性。大数据挖掘与基于优化算法的深度学习神经网络成为目前主流的研究方向。该文在研究航空发动机故障诊断的基础上,总结了航空发动机的故障类型、故障诊断数据来源,简单介绍了几种典型优化算法和诊断网络,分析了优化算法对浅层神经网络优化方式,研究了深度神经网络在相邻领域的应用及其成效。根据神经网络的收敛速度和诊断精度判定神经网络的优劣,并提出基于混合自适应粒子群算法与卷积神经网络的航空发动机故障诊断方法。