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     

集成神经网络在智能故障诊断技术上的应用

针对单子神经网络的局限性提出了将神经网络技术集成用于智能故障诊断的思想,并对集成神经网络的诊断系统的结构和工作原理进行介绍.最后,给出一个基于两个BP子网的故障诊断系统的实例,详细介绍其诊断过程,并对其结果进行了分析.     

飞机转速摆动故障模糊诊断模型的建立及其仿真研究

鉴于传统故障诊断技术在飞机发动机故障诊断中不能较好吸收人类经验的缺点,文章运用模糊推理技术,模拟专家的故障诊断推理过程,建立了某型军用飞机发动机转速摆动故障的模糊故障诊断模型,并运用模糊神经网络对该模型进行了改进。仿真结果表明,所建立的模型可以很好地吸收维护人员的故障诊断经验,对故障原因可做出准确判断,训练完成的模糊神经网络模型可实现模糊模型的故障诊断功能,解决其不能自学习的问题。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断

航空发动机的故障诊断研究在民航安全发面有着重要的意义，而故障诊断模型的建立尤其关键。采用径向基函数（RBF）神经网络建立发动机的故障诊断模型，论述了径向基函数神经网络的结构、学习和运行，并通过该模型对发动机参数进行辨识，结果表明RBF神经网络具有较高的故障诊断正确率。     

基于粗糙集-神经网络的机载设备故障诊断方法研究

提出了一种基于粗糙集-神经网络的故障诊断方法。将粗糙集理论同神经网络结合起来可以用于机载设备的故障诊断。采用粗糙集理论对原始故障诊断样本进行处理,并根据条件属性对决策属性的正域的大小来选择条件属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过训练神经网络建立故障特征与故障之间的映射关系,实现故障的诊断。通过A320飞机燃油系统的故障诊断仿真实例,表明这种故障诊断方法的有效性。     

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。     

模糊神经网络诊断模型理论及应用研究

本文基于通用神经网络的自适应性和诊断的建模方法, 建立了一种新的故障诊断模型—模糊神经网络诊断模型, 并对它的智能诊断机理和突出特点进行了深入分析。最后, 将该诊断模型应用于某大型汽轮发电机组故障诊断中, 分析得出它具有明显的提高诊断精确度的优越性。      

OLS算法在无人机传感器故障诊断中的应用

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。     

一种新型的飞机刹车系统故障诊断方法

利用遗传算法所具有的特点,提出了基于遗传算法的自组织神经网络的故障诊断模型.并运用故障特征提取的数据预处理方式,对飞机起落架刹车的几种典型故障进行诊断诊断,并将诊断结果与实际结果和BP模型诊断结果进行对比验证.     

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。     

Neural network-based fault diagnosis for spacecraft with single-gimbal control moment gyros

This paper proposes a neural network-based fault diagnosis scheme to address the problem of fault isolation and estimation for the Single-Gimbal Control Moment Gyroscopes(SGCMGs) of spacecraft in a periodic orbit. To this end, a disturbance observer based on neural network is developed for active anti-disturbance, so as to improve the accuracy of fault diagnosis.The periodic disturbance on orbit can be decoupled with fault by resorting to the fitting and memory ability of neural network. Subsequ...     

人工神经网络融合诊断航空发动机气路故障

为了提高诊断的准确性,提出了一种利用人工神经网络融合诊断航空发动机气路故障的新算法.由4个子系统有机结合起来建立了神经网络融合诊断系统,对从飞参数据中得到的气路故障数据进行预处理之后,分别输入广义回归神经网络子系统和BP神经网络子系统进行诊断,然后研究了一种新的信息融合算法对两者的诊断结果进行融合,使诊断结果的故障特征更加明显,提高了诊断的准确性.通过测试表明,该信息融合算法十分有效,具有较高的实用价值.      

电压敏感电路的故障诊断技术研究

电压敏感电路能够敏感发电机的输出电压,是发电机调压电路的重要环节,其发生的故障将影响电源系统的安全与稳定。利用小波子频带能量检测技术对输出电压信号进行处理,从中获取故障信息,作为神经网络的输入。训练过程及测试结果表明：基于松散型小波神经网络应用在电压敏感电路故障诊断中,具有较高故障诊断率,验证了该方法的有效性。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

广义回归神经网络在冗余捷联惯导故障诊断中的应用研究

针对冗余捷联惯导的故障诊断问题，研究提出了一种基于广义回归神经网络的故障诊断方法。该方法在传感器输出数学模型未知的情况下，仅通过传感器之间的冗余关系，利用传感器正常工作时的测量值和改进的神经网络估计输出值生成残差进行故障诊断。仿真试验表明，利用神经网络补偿产生的残差可以检测到未补偿时的故障。该方法不仅可以检测到单故障，还对多传感器同时发生故障具有一定的检测能力。     

基于灰色神经网络的航空发动机振动故障诊断方法研究

针对某型双转子航空涡扇发动机台架试车中出现的振动异常现象,提出了一种基于灰色神经网络的航空发动机故障诊断方法,该方法不仅具有灰色关联度故障诊断方法计算量小、准确率高等优点,同时具备了神经网络强大的并行处理能力和良好的容错性。实例证明,该方法能够简单有效地诊断出航空发动机台架试车中出现的常见故障,为航空发动机故障诊断提供了一个新的途径。     

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.