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对燃油系统测量元件进行了基于小波变换、小波RBF神经网络的故障诊断方法研究,并将这些方法在燃油系统中进行了验证.研究了Matlab和C++Builder的交互编程及各诊断方法的实现,并编制了基于以上智能诊断方法的燃油系统状态检测和故障诊断及管理软件,软件计算的结果验证了小波RBF神经网络算法的可行性. 相似文献
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在故障诊断领域,神经网络故障诊断方法以其优良的特性正得到越来越广泛的应用。本文针对无人机的特点提出一种基于RBF神经网络故障诊断方法,通过建立神经网络预测器来实现无人机机载传感器的故障诊断,其中网络学习算法的选取将直接影响神经网络故障诊断的性能。正交最小二乘算法(OLS)以其在设定网络参数方面的优点常用来作为RBF神经网络学习算法。本文将介绍OLS算法的原理和实现步骤,通过VC 6.0编程实现OLS算法,并利用无人机机载传感器数据来验证OLS算法的有效性。 相似文献
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针对复杂装备系统故障模糊性强的特点,以及目前基于模型和数据驱动的故障诊断大都局限于决策层融合的问题,提出了 1种利用诊断模型作为数据驱动方法的初始条件来辅助网络模型构建和学习的方法。首先,通过 T-S故障树理论分析,建立系统各故障模式之间的逻辑关系和描述规则;然后,根据 T-S故障树模型,将诊断模型映射为模糊神经网络(FuzzyNeuralNetworks,FNN)模型,并利用误差反向传播算法对网络参数进行学习,进而提出 1种模糊规则自动更新机制;最后,以某组合导航系统为实验对象进行仿真实验。结果表明:提出的方法能够准确地诊断出故障,且具有较快的收敛速度和较好的泛化能力。 相似文献
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提出了一种基于小波神经网络辨识的PID神经网络模型参考自适应控制方法。该方法采用小波神经网络作为辨识器,PID神经网络作为控制器在线调节。由于小波变换具有良好的时频局部特性,神经网络具有强大的非线性映射能力,自学习、自适应等优势,采用规范正交的小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数的紧支性、波动性以及神经网络的非线性映射能力,自学习、自适应能力等优点,仿真结果表明用该方法构成的控制系统收敛速度快,逼近精度高,鲁棒性好,优于一般的BP网络控制。 相似文献
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对航空发动机的多变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机模糊神经网络解耦控制方法。该方法利用RBF网络辨识航空发动机的实时模型,为模糊神经网络控制器参数的调整提供了Jacobian信息,解决了模糊神经网络自适应控制器在被控对象不能精确建模情况下应用的问题。仿真结果表明,系统鲁棒性强.在设计点和偏离设计点处,均具有良好的动态特性和解耦特性。 相似文献
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人工神经网络在板料拉深成形中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在反向传播网络的基础上提出了一个圆筒件拉深成形的辅助工艺设计方案,对BP网络在拉深工艺中的应用进行了尝试。结果表明:该方法与传统的设计方法相比,计算工作量较少,可靠性好。 相似文献
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At present, current filters can basically solve the filtering problem in target tracking, but there are still many problems such as too many filtering variants, too many filtering forms, loosely coupled with the target motion model, and so on. To solve the above problems, we carry out crossapplication research of artificial intelligence theory and methods in the field of tracking filters. We firstly analyze the computation graphs of typical a-β and Kalman. Through analysis, it is concluded that ... 相似文献
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提出了基于ANN和规则的电火花加工工艺方法决策知识的复合表示法,建立了基于集成BP网络的电火花加工工艺方法的决策模型,探讨了该模型的学习机制。应用实例证实了ANN应用于电火花加工工艺方法决策的适用性和有效性。 相似文献
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基于BP神经网络的航空发动机故障检测技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高航空发动机故障检测正确率,将BP神经网络应用于航空发动机故障检测中。从某航空公司使用的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据中选取研究样本,对比了6种训练方法的效果并最终选择弹性BP法对网络加以训练并进行测试。结果表明:该方法对CFM56-7B系列发动机的排气温度指示故障、进口总温指示故障和可调放气活门故障的检测正确率高达83.33%。BP神经网络能够很好地应用于航空发动机的实际故障检测,其学习记忆稳定、网络收敛速度快,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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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 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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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。 相似文献
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基于神经网络的加速度计静态误差系数标定 总被引:3,自引:0,他引:3
利用具有强自学习性、自适应能力及非线性变换特性的神经网络方法,构造加速度计静态函数型神经网络模型,并用于对加速度计静态误差系数的标定。试验证明,利用该方法标定的系数结果具有高精度性,可较好地满足加速度计误差补偿的要求。 相似文献