【摘 要】
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状态监测与故障诊断是保障飞机辅助动力装置APU能够安全运行的重要手段。针对APU的故障诊断,提出了一种基于双向最小门控单元的诊断模型。将传感器采集的APU原始数据进行预处
【基金项目】
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国家自然科学基金与中国民用航空局基金联合项目资助(U1333119),国家重大专项基础研究项目资助(2017-Ⅷ-0003-0114,2017-Ⅷ-0002),国防基础科研计划项目资助(JCKY2013605B002),中央高校基本科研业务费项目资助(56XBC18206,56XBA18201,56XBC20018),南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金项目资助(kfjj2019071
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状态监测与故障诊断是保障飞机辅助动力装置APU能够安全运行的重要手段。针对APU的故障诊断,提出了一种基于双向最小门控单元的诊断模型。将传感器采集的APU原始数据进行预处理,并划分为训练集和测试集;利用双向最小门控单元能够同时学习信号历史和未来信息的优势,提取信号的深度时序特征;将双向最小门控单元的输出通过softmax分类层得到故障分类结果。利用APU-IGV叶片断裂作为案例进行验证,并与其他模型进行对比,实验结果表明模型准确度更高、效果更好。
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