基于改进GA算法优化RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别

摘要：

通过对航空发动机叶片损伤图像进行识别,可以快速准确地发现叶片损伤状况,有利于对故障进行及时有效的预测.本文对损伤图像进行分割,提取损伤图像特征参数,采用改进GA算法优化RBF网络参数的方法建立航空发动机叶片损伤图像识别模型,对损伤图像特征参数样本进行仿真实验,识别正确率为93.33％,同时与单一RBF网络模型识别结果进行对比分析,结果表明该方法更加优越有效.

关键词：图像分割、特征图像提取、GA算法、RBF网络

所属期刊栏目：13

分类号：V232.4(航空发动机（推进系统）)

资助基金：航空科学基金2008ZG54024

在线出版日期：2013-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：8534-8538