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ELM在航空发动机气路部件故障诊断的应用研究被引量：2: 2016年; 针对航空发动机故障呈现复杂性、多样性、非线性等特点,运用传统的BP、ELman神经网络进行发动机气路部件故障诊断存在网络训练参数设置复杂,迭代次数多,训练速度慢,泛化能力欠缺等问题。为此提出利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)法识别涡扇发动机气路部件故障。该方法通过为输入权和隐藏层偏置随机赋值,利用MP逆求解输出权值。以某型涡扇发动机为对象,进行ELM、BP、ELman气路部件故障诊断比较研究,实验结果验证了利用ELM识别涡扇发动机气路部件故障的精确性、快速性、稳定性。; 王小雷林学森杨欣毅; 关键词：航空发动机故障诊断

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王小雷