采用神经网络对航空发动机的关键参数进行建模,然后通过Johnson分布体系将建模残差数据转化为正态数据,确立了固定阈值的计算方法。针对固定阈值在参数异常诊断中暴露出的虚警和阈值带宽偏离问题,通过在固定阈值的基础上实现阈值的自适应,减少了虚警现象,且使阈值带宽在局部更为紧凑,检测效果良好。该方法可用于飞行试验中提前识别发动机工作中的异常现象,提高飞行试验的安全性和效率。
燃气涡轮试验与研究
2018年6期
