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采用模糊RBF神经网络的直升机旋翼不平衡故障诊断
引用本文:廖文峰 高亚东. 采用模糊RBF神经网络的直升机旋翼不平衡故障诊断[J]. 南京航空航天大学学报, 2015, 47(2): 285-289
作者姓名:廖文峰 高亚东
作者单位:南京航空航天大学直升机旋翼动力学国家级重点实验室
基金项目:直升机旋翼动力学重点实验室基金(9140C4004010805)资助项目
摘    要:提出一种利用模糊径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行直升机旋翼不平衡故障诊断的方法,建立了用于直升机旋翼不平衡故障识别的模糊诊断模型。基于直升机旋翼不平衡故障模拟实验,对采集于旋翼配重不平衡、桨距不平衡、后缘调整不平衡和正常状态下的试验台体振动信号进行功率谱分析,并采用主分量分析(Principal component analysis,PCA)的方法进行故障特征提取。采用模糊RBF神经网络诊断模型对旋翼不平衡故障进行了故障分类识别,同时分析了不同主分量累计贡献率和模糊子空间对故障分类精度的影响,并与RBF神经网络的诊断模型、支持向量机(Support vector machine,SVM)诊断模型进行了故障识别效果对比。结果表明,模糊聚类RBF神经网络的诊断方法对旋翼不平衡故障具有更好的识别能力。

关 键 词:直升机旋翼  故障诊断  模糊RBF神经网络  累计贡献率

Unbalance Fault Diagnosis of Helicopter Rotor Using Fuzzy RBF Neural Network
Liao Wenfeng;Gao Yadong. Unbalance Fault Diagnosis of Helicopter Rotor Using Fuzzy RBF Neural Network[J]. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 2015, 47(2): 285-289
Authors:Liao Wenfeng  Gao Yadong
Affiliation:Liao Wenfeng;Gao Yadong;National Key Laboratory of Science and Technology on Rotorcraft Aeromechanics,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics;
Abstract:
Keywords:helicopter rotor   fault diagnosis   fuzzy RBF neural network   cumulative contribution rate
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