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611.
基于粗糙集理论的航空发动机故障诊断 总被引:8,自引:0,他引:8
在利用神经网络诊断航空发动机故障的过程中,引入粗糙集理论和方法,对故障诊断特征参数属性进行属性约简,剔除其中不必要的属性,从而揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性,降低了神经网络构成的复杂性,最后给出了属性约简的结果。 相似文献
612.
基于CBR的机载雷达故障诊断专家系统研究 总被引:4,自引:0,他引:4
以故障诊断的理论和方法为基础,综合运用神经网络、基于案例推理(CBR)和专家系统理论,对雷达装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出具体的诊断实例,此方法充分利用神经网络和CBR的优点,将提高雷达装备故障诊断的正确性和效率。 相似文献
613.
614.
615.
黎洪松 《中国民航学院学报》2006,24(1):36-38
针对SOM算法用于训练生成矢量量化码书存在的不足,提出了一种基于频率敏感的自组织特征映射算法(FSOM).并应用到图像矢量量化中。实验表明,与SOM算法相比。FSOM算法具有更好的聚类特性和峰峰信噪比(PSNR),是一种有效的码书设计算法。 相似文献
616.
回顾了极值搜索算法的发展历程,分析了单变量和多变量极值搜索算法、滑模极值搜索算法、斜率搜索算法等算法的优缺点,着重描述了变参数滑模极值搜索算法和退火回归神经网络极值搜索算法等,并且通过重构系统的损失函数方法将极值搜索算法的应用推广至一般系统,拓展了其应用范围。通过其应用实例说明,极值搜索算法能够解决航空控制、工业生产中的一些关键技术问题,因而有必要深入研究极值搜索算法。 相似文献
617.
基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。 相似文献
618.
将动态逆理论、神经网络和自适应控制相结合应用于非线性飞行控制系统设计中,通过动态逆控制律将非线性耦合系统转换为线性解耦系统,采用具有在线学习能力的神经网络来补偿反馈线性化中存在的逆误差,最后利用李亚普诺夫稳定性理论推导了在线网络权值的自适应调整规则。仿真结果表明,这种控制结构具有良好的跟踪能力和极强的鲁棒性。 相似文献
619.
620.
粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。 相似文献