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基于分层神经网络的航天器故障诊断技术 总被引:3,自引:1,他引:2
为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。 相似文献
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为了解决卫星这类复杂系统采用单一的智能故障诊断技术的诊断局限性问题,提出一种基于模糊综合评判的神经网络和专家系统相结合的诊断方法。选用改进的BP神经网络,添加动量因子和可变学习速率,并通过计算十个相同结构神经网络输出的标准差获得诊断结果的可信度。采用基于可信度的专家系统不确定性推理,给出了可信度计算方法。采用代数积与代数和模糊算子对两种诊断方法的结果进行综合评判。成功地应用于某卫星电源系统的故障诊断中。结果表明诊断的可信度和诊断的正确率得到提高。 相似文献
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为了测定具有埋入式进气道的某航弹发动机进排气对航弹的气动影响量,我们采用引射式动力模拟器在FL-7高速风洞,首次在国内成功的进行了高速风洞进排气动力模拟试验。试验模型缩比为:1:10,M=0.7,Poj/P∞=2.62,CФ=0.79。试验结果表明,有动力后XD,XL,CD增加,Cma减少。试验表明在高速风洞中对于小尺寸的试验模型,采用引射式动力模拟器开展进排气动力模拟试验是一种简便适用的好方法。 相似文献
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针对大型分布式系统故障诊断的复杂性,给出了一种基于分布式层次模型的诊断方法。详细介绍了基于语言的分布式诊断技术的相关工具和概念。深入研究了层次模型的构建技术、计算方法策略和多步诊断步骤。在某卫星测控系统中的应用结果表明,此方法降低了诊断的复杂性,诊断结果正确,适用于卫星这类复杂系统的故障诊断。 相似文献
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为了解决传统专家系统在知识获取和推理方面的问题,提出了一种神经网络和专家系统相结合的诊断系统。采用主成分分析方法简化神经网络训练样本,进而优化网络的结构。采用神经网络集成技术,克服选取网络中间层节点数目及判断阈值的困难。给出了诊断推理过程和对诊断结果进行解释的方法。把此技术应用在了卫星姿控系统的故障诊断中,结果表明提高了诊断效率和诊断的正确率。 相似文献
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为了测定具有埋入式进气道的某航弹发动进排气对航弹的气动影响量,采用引射式动力模拟器在FL-7高速风洞,首次在国内成功地进行了高速风洞进排气动力模拟试验。试验模型缩比为1:10,M=0.7,Poj/P∞=2.262,Cφ=0.79。试验结果表明,有动力后Xd,Cl,Cd增加,Cma减少。试验表明在高速风洞中对于小尺寸的试验模型,采用引射式动力模拟器开展进排气动力模似试验是一种简便适用的好方法。 相似文献
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粗糙集在卫星电源系统故障诊断中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高多故障诊断算法在诊断信息不完备时的诊断能力,引入粗糙集技术。对粗糙集技术中决策表的约简问题进行了深入地研究,给出了约简算法;详细论述了已有的实时诊断算法的步骤和缺点,把粗糙集技术和其诊断算法相结合,给出了改进的诊断算法。将此技术应用于卫星电源系统的故障诊断中,在缺少征兆信息的情况下仍能正确地进行实时诊断,表明可以提高诊断能力和效率。 相似文献
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