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故障诊断的神经网络多重模型自适应方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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 相似文献
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对多重模型自适应滤波(MMAF)进行了改进并将它用于控制系统的传感器的故障诊断与容错。数值仿真表明, 其故障诊断准确度高, 容错效果良好。 相似文献
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故障诊断的神经网络观测器法 总被引:10,自引:0,他引:10
以神经网络的自学习代替故障诊断观测器法中的解析计算,提出了一种新的故障诊断方法,从而解决了具有模型不确定性系统的故障诊断问题。对某型航空发动机控制系统传感器故障进行了仿真研究,该方法不仅具有传统观测器法报警及时准确、易于实现容错控制的优点,又不需要获得系统精确的数学模型,对具有模型不确定性系统的故障诊断与容错很有效 相似文献
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上述实例及其它算例表明,试验数据与理论值偏差1%时,所得估值参数与理论参数的最大相对误差不大于4%,因此,Levy提出的系统辨识方法是有实用价值的。 二、试验频率点数和频率范围对辨识精度影响 Levy法不是无偏估计,增加试验点数,不一定能提高估值精度,还会使系数阵X行数增加,易于导致病态矩阵和试验数据的弱相关,使辨识精度下降,甚至估值参数不可信。 相似文献
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在介绍PД-33发动机控制方案基础上,对发动机主状态,过渡态和加力状态控制方案进行了分析,认为该发动机大量采用分段的组合式控制方案是合理的,达到了常规控制方案所达不到的控制效果。 相似文献