基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架

时间:2022-10-26 08:18:37 其他范文 收藏本文 下载本文

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基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架

篇1:基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架

基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架

在剖析航空装备故障诊断特点的基础上,提出了基于模糊神经网络的`航空装备故障诊断专家系统框架结构,并阐明了专家系统和模糊神经网络相结合的推理机制、模糊神经网络生成方法、知识获取和自学习等关键技术.系统框架的提出为航空装备故障诊断研究提出了新的思路.

作 者:陈友森 郭建胜 Chen Yousen Guo Jiansheng  作者单位:空军工程大学工程学院 刊 名:航空制造技术  ISTIC英文刊名:AERONAUTICAL MANUFACTURING TECHNOLOGY 年,卷(期): “”(1) 分类号:V2 关键词:模糊神经网络   专家系统   故障诊断   航空装备  

篇2:基于神经网络的电子设备故障诊断专家系统

基于神经网络的电子设备故障诊断专家系统

对复杂的电子设备的'故障进行快速准确的诊断和维护是一个急待解决的重要问题.在分析了单独应用专家系统和神经网络的优缺点的基础上,提出了一种集成式诊断专家系统模式,将神经网络与传统的专家系统进行有机结合.经实验证明,系统的推理效率明显提高,且具备良好的鲁棒性、启发性和透明性.由此可见,该集成方法对故障诊断十分有效.

作 者:肖元姣 苏广川 韩雷 XIAO Yuan-jiao SU Guang-chuan HAN Lei  作者单位:北京理工大学电子工程系,北京,100081 刊 名:电光与控制  ISTIC PKU英文刊名:ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年,卷(期): 12(3) 分类号:V24 关键词:神经网络   故障诊断   专家系统   电子设备  

篇3:基于模糊神经网络的自动驾驶仪故障诊断研究

基于模糊神经网络的自动驾驶仪故障诊断研究

根据导弹自动驾驶仪的'组成结构、功能原理及维修专家的实际经验,结合模糊理论推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障诊断方法.该方法同时具备了模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力,有效地提高故障诊断的技术水平.最后结合某型导弹自动驾驶仪故障诊断特点,给出仿真试验,证明了该方法的有效性.

作 者:杨立耀 白云 何广军 YANG Li-yao BAI Yun HE Guang-jun  作者单位:空军工程大学导弹学院,陕西三原,713800 刊 名:弹箭与制导学报  PKU英文刊名:JOURNAL OF PROJECTILES,ROCKETS,MISSILES AND GUIDANCE 年,卷(期): 27(5) 分类号:V241.48 关键词:自动驾驶仪   故障诊断   模糊神经网络   隶属函数  

篇4:基于模糊神经网络的数据通信子系统全局故障诊断

基于模糊神经网络的数据通信子系统全局故障诊断

基于模糊神经网络理论,提出一种基于模型构建的.数据通信子系统(DCS)全局故障诊断方法.全局故障诊断模型的输入空间由故障征兆集组成,诊断过程由全局故障诊断规则实现,输出空间由故障类别集组成.基于对DCS系统结构的分析,选取了一些关键设备信息作为故障征兆信息.将故障征兆信息中的物理向量分析转化为算术数值判断,创建决策矩阵,构建全局故障诊断规则,实现了故障类别综合判定,从而完成全局故障诊断模型构建.以工程实例中的DCS典型故障类别为验证对象,对全局故障诊断模型进行了试验验证.该方法丰富了DCS故障诊断方法,总体精度可达到91.29%.

作 者:高军武 Gao Junwu  作者单位:永济新时速电机电气有限责任公司,永济,044502 刊 名:现代城市轨道交通 英文刊名:MODERN URBAN TRANSIT 年,卷(期): “”(3) 分类号:U2 关键词:轨道交通   数据通信   DCS   故障诊断   模糊神经网络  

篇5:基于模糊神经网络的飞机智能故障诊断技术研究

基于模糊神经网络的飞机智能故障诊断技术研究

随着科技的进步和各种智能故障诊断技术的应用,传统的飞机维修方法已经不能满足现代战争的需求.无论是传统的视情维修还是预防性维修都有其内在的缺点,传统的视情维修主要是依靠维护人员的.经验以及规程对装备进行检测,容易造成漏检;而预防性维修以预防为主,容易造成不必要的拆装,不仅增加了维护人员的工作量,还会影响装备的使用寿命.

作 者:田宝杰 曾博 卓斌 王卫超  作者单位:田宝杰,曾博,卓斌(94170部队)

王卫超(93802部队)

刊 名:航空维修与工程  PKU英文刊名:AVIATION MAINTENANCE & ENGINEERING 年,卷(期):2008 “”(3) 分类号:V2 关键词: 

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