| 基于递阶残差神经网络的结构故障模式识别 |
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| 引用本文： | 胡寿松,汪晨曦,张德发.基于递阶残差神经网络的结构故障模式识别[J].飞机设计,2001(3):6-11. |
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| 作者姓名： | 胡寿松 汪晨曦 张德发 |
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| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学自动控制系,南京,210016
2. 沈阳飞机设计研究所,沈阳,110035 |
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| 基金项目： | 航空科学基金，国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于递阶残差分类神经网络的结构故障诊断新方法,与传统的基于模型的非线性系统的故障诊断方法相比,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障模式识别实时性好等优点。文中进行了残差特征提取和残差分类研究,设计了3层递阶残差结构分类器,提出了故障模式识别算法。最后以某型歼击机为例进行了仿真验证,仿真结果表明本文方法能有效识别歼击机结构故障的有无、位置、类型和程度。
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| 关 键 词： | 神经网络 故障诊断 分类 |
| 修稿时间： | 2001年6月7日 |
STRUCTURE FAULT DIAGNOSIS BASED ON HIERARCHIC RESIDUAL SORTING NEURAL NETWORK FOR A FIGHTER |
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| Hu Shousong,Wang Chenxi,Zhang Defa.STRUCTURE FAULT DIAGNOSIS BASED ON HIERARCHIC RESIDUAL SORTING NEURAL NETWORK FOR A FIGHTER[J].Aircraft Design,2001(3):6-11. |
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| Authors: | Hu Shousong Wang Chenxi Zhang Defa |
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| Abstract: | This paper describes the application of neural networks for structure failure diagnosis for a fighter , Contracted with traditional model-based on failure diagnosis for nonlinear systems, neural networks have advantages of strong monlinear approximation ability and fast diagnosis. Neural-netwoe model of fighter and the results show that the neural network is an effective tool for structure fault diagnosis of fighter. |
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| Keywords: | neural network failure diagnosis sorting |
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