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神经网络专家系统在电源系统诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决卫星这类复杂系统采用单一的智能故障诊断技术的诊断局限性问题,提出一种基于模糊综合评判的神经网络和专家系统相结合的诊断方法。选用改进的BP神经网络,添加动量因子和可变学习速率,并通过计算十个相同结构神经网络输出的标准差获得诊断结果的可信度。采用基于可信度的专家系统不确定性推理,给出了可信度计算方法。采用代数积与代数和模糊算子对两种诊断方法的结果进行综合评判。成功地应用于某卫星电源系统的故障诊断中。结果表明诊断的可信度和诊断的正确率得到提高。 相似文献
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分析讨论电位器的质量与产品部件发生颤抖的关系,为排除产品故障提供依据。由产品故障的再现试验和对电位器结构及工作环境的分析,认为电阻元件表面粗糙是引起产品部件发生颤抖的主要因素,当电刷在粗糙的电阻元件表面上快速运动时,触点发生弹跳和接触不良,电位器的输出电压发生掉电,导致控制电路发出不正常的控制信号,产品部件随之发生颤抖故障。通过对电位器的质量、工作过程及产品部件运动特点的分析,为排除产品故障提供了理论依据。 相似文献
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