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以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。 相似文献
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直升机旋翼系统故障诊断在直升机故障诊断中占有很重要的地位。本文采用试验方法及BP神经网络完成了旋翼故障识别和程度识别,为我国直升机旋翼诊断和神经网络在直升机故障诊断中的应用打下一定基础。 相似文献
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在阐述了小波变换和BP神经网络概念的基础上,根据小波神经网络故障诊断的基本思想,提出了一种基于“能量-故障”的小波预处理神经网络航空发动机诊断方法。实验仿真结果表明,使用该方法提取故障特征加快了神经网络的训练速度,能迅速地进行故障的诊断。 相似文献
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针对航空发动机飞行过程数据,结合门控循环单元(GRU)动态网络和深度神经网络(DNN),提出了一种数据驱动的航空发动机故障诊断结构。首先,从飞行数据中抽取发动机健康数据,并通过一组GRU网络建立发动机在健康状态下的动态模型。其次,通过GRU动态模型的预测值与真实测量信号生成残差信号,残差信号作为DNN网络的输入预测发动机健康参数。最后,通过诊断决策模块实现对发动机的故障检测与识别。使用仿真生成的真实飞行工况数据集对提出的故障诊断系统进行了验证。结果表明,相比于直接使用传感器测量数据,基于GRU网络的残差结构能够大幅提升故障检测和识别性能,故障检测和识别准确率分别可达96.51%和95.06%,并且对训练数据样本数量的依赖性较小,较少的训练样本也能获得很好的预测结果。 相似文献
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基于面向对象的故障诊断专家系统模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论了一种基于面向对象技术和专家系统理论的飞机起落架故障诊断模型 ,并且给出了整个系统模型的具体结构框架。着重讨论了总控系统的结构、控制方法、工作流程和子系统的知识面向对象的表示和推理。并且 ,以波音 737飞机起落架刹车系统的故障为例 ,具体分析了它的故障树结构 ,并用c 语言实现了该故障树面向对象的表示 相似文献
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离子电推进系统由于组成复杂,发生故障的概率大大增加,通过系统仿真并在此基础上开展故障诊断研究,对于识别故障原因及保障离子推力器系统正常工作具有重要作用。本文结合离子电推进系统各子系统数学模型,利用Matlab/Simulink实现了离子推力器系统仿真模型,基于LIPS-300离子推力器数据,对其性能进行了仿真,仿真模型输出结果与相关文献中已有的结果一致。采用该系统仿真模型结合故障因子,对故障状态的离子推力器系统进行了仿真,利用得到的故障数据与Matlab神经网络工具箱建立了离子推力器故障诊断系统。利用仿真模型额外生成另一组已知对应故障模式的故障状态运行数据,并利用该组数据对故障诊断系统进行了诊断能力测试,系统诊断结果与其已知对应故障模式相比,正确率为93.8%。 相似文献
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航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明:小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。 相似文献
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介绍了奖状560XLS飞机刹车系统结构组成、工作原理,根据机组反应的一次典型故障现象进行分析并排除故障,可为该机型刹车系统的维护、故障诊断提供有效的借鉴. 相似文献
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丁晓宇 《中国民航学院学报》2012,(3):37-41,46
为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。 相似文献
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为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献
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自适应变结构神经网络在航空发动机故障诊断上的应用 总被引:7,自引:1,他引:6
根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习的自适应变结构神经网络。它的特点是学习速度快,准确性高,且能根据出现的新样本,随时改变结构。在对某型航空发动机故障诊断中,比原软件包采用的方法在准确性方面有显着提高,而且维护工作量减少,并具有实时处理能力,因此有着良好的推广应用前景。 相似文献
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人工神经元网络(ANN)具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法:首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。 相似文献
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神经网络已广泛应用于故障诊断领域,但也存在冗余数据难以剔除、网络结构复杂的缺陷,与其他理论相结合可以得到更优越的诊断特性。粗糙集在数据约简和规则获取等方面具有优势,可以有效避免神经网络构造的困难;同时,模糊神经网络可以使网络推理过程变得透明,且较强的数据泛化能力可以弥补粗糙集的不足。通过将粗糙集与模糊神经网络技术相结合,建立故障诊断模型,利用歼击机操纵面故障诊断实例检验其可行性和有效性。 相似文献