基于神经网络的故障诊断及应用

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• 英文论文题名：Fault Diagnosis and Its Application Based on Neural Networks
• 论文作者：胡兴平 ; 侯文利 ; 许可
• 英文论文作者：HU Xing-ping ; HOU Wen-li ; XU Ke ; Xian Feibao Development Company ; Luoyang Institute of Electro-Optical Devices
• 年：2016
• 作者机构：西安飞豹科技发展公司;洛阳电光设备研究所;
• 论文关键词：健康管理 ; 故障诊断 ; 神经网络
• 英文论文关键词：health management ; fault diagnosis ; neural network
• 会议召开时间：2016-07-15
• 会议录名称：2016航空试验测试技术学术交流会论文集
• 语种：中文
• 分类号：TP183;TP277
• 学会代码：ZGHU
• 学会名称：中国航空学会
• 页数：4
• 文件大小：298k
• 原文格式：O

摘要

故障诊断是故障预测和健康管理的主要功能之一,是结构复杂、子系统繁多的原因,一般难以准确、高效地诊断出故障。利用神经网络的非线性处理、分布式并行处理等特性,研究了基于BP神经网络的故障诊断算法,选用某种典型故障征兆数据进行故障诊断仿真,并对相关故障诊断神经网络进行了噪声测式,仿真结果表明,所建立神经网络都能很好地完成故障诊断任务。
As one of the main features of PHM and the most primitive feature,fault diagnosis identifies the type of fault and specifies the location of fault.Due to its complex structures,the fault of avionics systems is generally difficult to diagnose accurately and efficiendy.Using non-linear processing and distributed parallel processing of the neural networks,the fault diagnosis algorithm based on back propagation(BP) neural network is studied.Selected a typical airborne fire control systems' fault symptoms data to do simulation,the noise measurement for these neural network is done.The experimental results show that the fault diagnosis neural network can complete the fault diagnosis task very well.

引文

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