基于粗糙集理论的航空发动机故障诊断

在利用神经网络诊断航空发动机故障的过程中,引入粗糙集理论和方法,对故障诊断特征参数属性进行属性约简,剔除其中不必要的属性,从而揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性,降低了神经网络构成的复杂性,最后给出了属性约简的结果。     

粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。      

粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.     

基于粗糙集与模糊神经网络的故障诊断

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。     

基于粗糙集理论的飞机供电系统诊断规则提取

 为有效解决飞机供电系统故障诊断专家系统在知识获取方面的“瓶颈”，在对某型号飞机供电系统进行故障模式分析的基础上，利用粗糙集理论不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息的特点，提出了一种诊断规则的自动获取方法。在运用粗糙集理论对故障样本集进行属性约简和值约简的过程中，针对“不确定测量状态”提出了改进的约简规则。通过在交流一次配电子系统上的验证分析表明，该方法具有较强的容错能力，可有效地约简知识，自动获取规则，且规则具有正确的逻辑意义。该方法为飞机供电系统故障诊断专家系统由理论验证向实际应用的转化提供了可行性。     

利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识

 获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,并对其进行了验证分析,验证结果充分表明了该方法的正确有效性。     

基于DSmT的航空发动机早期振动故障融合诊断方法

提出在航空发动机多个部位安装多个振动传感器组成传感器网络.采用多传感器信息融合技术进行早期振动故障的诊断方法,并引入Dezert-Smarandache理论(DSmT)来处理由早期微弱故障本身所导致的各个传感器信息相互冲突的问题.在构建的早期微弱故障诊断系统框架中,采用基于本征模态函数(IMF)的信息熵特征提取方法提取各路振动数据的特征,采用反向传播(BP)神经网络完成对故障属性的判断并生成各种故障模式的基本置信分配,最后根据DSmT融合规则得到最终的诊断结果.算例表明采用该方法可以有效地解决早期微弱故障条件下的高冲突信息融合问题,故障诊断结果准确可靠.      

某航空设备模拟电路故障状态分类器设计及仿真

采用传统故障诊断方法对复杂模拟电路进行故障诊断,存在诊断速度慢、故障点难以准确定位等缺点,为此提出基于神经网络理论的故障状态分类器设计方法,以某型飞机自动驾驶仪854C放大器为例,对故障状态分类器进行了分析设计和仿真研究.仿真结果显示:所设计的基于神经网络理论的故障状态分类器实现了对此类航空设备模拟电路故障的快速、准确和有效的识别与定位.     

基于小波神经网络航空发动机滑油系统故障诊断方法研究

研究了基于小波神经网络的非线性系统的故障检测和诊断方法.把小波分析与前馈神经网络相融合,并推导出其具体的算法.应用小波神经网络对航空发动机滑油系统进行故障诊断.试验和仿真的结果表明:小波网络应用于故障诊断时具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法.     

故障诊断的神经网络多重模型自适应方法

将神经网络与故障诊断的多重模型自适应方法相结合,提出了故障诊断的神经网络多重模型自适应方法,并对某型航空发动机控制系统传感器故障进行诊断仿真。仿真表明,该方法能够用来解决具有模型不确定性系统的故障诊断问题,同时,对未知的故障模态具有自学习能力     

基于粗糙集和神经网络的导弹故障诊断方法

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。     

航空发动机故障诊断技术研究

介绍了COMPASS软件和基于粗糙神经网络模型的新型故障诊断技术。对某航空公司运营中的ERJ145飞机双发AE3007发动机进行的故障诊断和研究表明,粗糙神经网络模型在故障诊断中的适用性和可信性很强,能够为航空发动机故障诊断提供有效参考。     

模拟电路故障诊断技术研究

介绍了模拟电路故障诊断的现状及特点,对基于网络撕裂法的故障诊断方法进行了研究,探讨了基于BP神经网络的故障诊断方法及其在模拟电路上的应用,并指出了故障诊断技术的发展趋势。     

基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。     

自组织神经网络航空发动机气路故障诊断

 为克服学习样本依赖于发动机精确模型的问题,提出了一种基于自组织神经网络的发动机智能故障诊断的方法,并运用故障特征提取的数据预处理方式,成功地对航空发动机气路部件的几种典型故障做出正确诊断。为验证网络的抗噪性能,引入了自联想神经网络。研究表明,自组织网络可以脱离发动机模型,并且对测量噪声有良好的鲁棒性,能基本满足航空发动机故障诊断的要求,具有较好的工程应用前景。