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现代战斗机的飞行包线范围较大,飞行条件严苛多变,机载电子设备的功率密度也在不断增加,为了保证飞行员安全舒适,保障电子设备可靠工作,空气循环系统的可靠性问题亟待解决。为此提出了一种战斗机空气循环系统的故障诊断方法,方法基于BP神经网络。首先,对空气循环系统进行故障分析,选取热交换器和涡轮为典型故障部件,以二者的效率为故障特征值。其次,对空气循环系统的四种典型故障模式进行仿真,由仿真得到的数据训练BP神经网络,实现故障模式识别。诊断结果表明,方法具有良好的准确性和自适应性,能够成功诊断空气循环系统的典型