Digital filtering technology based on AANN

When aircraft engines operate under harsh conditions such as high temperature, high pressure, high speed and large vibration, the sensors in their control systems are easily disturbed, so the engine measurement parameters often contain large noise. On the other hand, the number of engine measurement parameters is greater than the number of its independent variables, that is, there is redundant information in these measurement parameters. AANN (auto-associative neural network) can use redundant information to suppress its measurement noise through the compression and decompression process of information. In the process of engine fault diagnosis, the application of auto-associative neural network to pre-process the measurement parameters can greatly improve the accuracy of fault diagnosis. Keywords: aeroengine; fault diagnosis; neural network; digital filter Abstract : Sensors in engine control system are easily disturbed , as aeroengine operates in an environment of high temperature , high pressure ,high speed and rough vibration. Therefore engine measurements contain noises. On the other hand , the number of measurements is greater than that of independent variables in the system , which implies that there is spare information in the parameters. Auto associative neural network (AANN) is introduced to reduce the noise level contained through mapping and decoding process. It is found that thenoise can be greatly filtered to result in a higher success rate of fault diagnosis of aeroengine.Key words :aeroengine ; fault diagnosis ; neural network ; digital filter