作者：金小强,李新民,陈焕,张先辉 单位：南京航空航天大学 出版：《南京航空航天大学学报》2016年第02期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNJHK2016020140 DOC编号：DOCNJHK2016020149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了进一步提高直升机的安全性，利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断。完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验，获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据，并进行了振动数据的特征信号提取。采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入，对自动倾斜器轴承故障进行诊断，获得了较高的故障诊断率。采用基于神经网络的故障诊断方法，自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89%。

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