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基于RBF神经网络观测器飞控系统故障诊断 总被引:4,自引:3,他引:4
为了解决非线性系统采用解析方法进行故障诊断困难的问题,利用神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,提出了一种基于RBF神经网络观测器的故障检测与诊断方法,并详细论述了该故障诊断方法的构造原理。以含有非线性项的飞行控制系统的作动器模型为例,仅作动器的输入输出可测量,通过构造RBF神经网络观测器来拟合作动器系统模型,逼近其在正常情况下的输出。最后在飞控系统的闭环控制环境下,对作动器的三种典型故障进行了计算机仿真诊断,结果表明故障诊断方法是有效的。 相似文献
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轴承是当代机械设备中一种重要零部件。轴承故障是机械设备故障的来源之一,因此对轴承故障的诊断研究具有重要意义。文章提出了一种基于粒子群优化径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的算法,先用小波包分解将源信号分解成独立信号源,再构建独立特征值,将特征值输入RBF和改进后的RBF中识别故障。实验结论表明,改进后的算法有较好的故障诊断能力。 相似文献
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一种基于RBF神经网络的转台分系统故障诊断方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对三轴精密测试转台各分系统故障诊断的需要,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的局部故障诊断方法。首先,给出了相应的RBF神经网络的结构,以及一种基于递归最小二乘法的改进学习算法;然后,将其应用到转台控制分系统的局部故障诊断中。根据控制分系统的常见故障及其特征信息,建立起基于RBF神经网络的故障诊断模型;最后,仿真实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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本文建立了一种基于RBF神经网络的声纹识别系统。提取了Mel频率倒谱系数及其一阶差分参数,利用时间规整网络对所得参数进行了有效的简化,运用RBF神经网络对声纹特征参数进行了训练和识别。Matlab的实验结果表明,RBF神经网络在声纹识别中具有良好的发展前景。 相似文献
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基于RBF神经网络的股票市场预测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于RBF(Radial Basic Function)神经网络的股票市场预测模型.RBF神经网络的结构简单,具有良好的全局逼近性能,以及非线性映射能力和高度非线性的特点.在这种情况下,根据股票数据是一类非线性较强的时间序列,对其进行预测,即从前N个数据中预测将来的M个数据,建立股票市场的短期预测模型,并以一个典型的实例加以分析和验证. 相似文献
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鉴于概率神经网络良好的分类性能,提出一种基于PNN的飞机发动机故障诊断方法,成功对三种典型飞机发动机转子故障做出了正确诊断。研究表明,PNN网络诊断准确,对测量噪声有良好的鲁棒性,具有较好的工程应用前景。 相似文献
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针对某型弹用航空发动机涡轮,建立了基于径向基函数神经网络的性能预测近似模型。由均匀设计提供训练样本,选取静叶叶身5个关键截面上的7个参数作为设计变量,涡轮效率作为输出变量,采用遗传算法对径向基网络进行训练,并和BP网络算法求解的模型进行了对比。结果表明:该算法能够广泛地利用样本空间,得到较高的训练和测试精度;构建的RBF网络具有较小的网络规模.较强的泛化能力。 相似文献
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为研究风力发电机组齿轮箱的故障特性,提高其工作的可靠性,提出采用小波神经网络对齿轮箱的故障进行诊断的方案。该方案采用小波包分析与径向基函数(RBF)神经网络相结合组成小波神经网络,以准确地识别风力发电机组中齿轮箱常见的故障。诊断结果证明了方案的可行性。该方案在风力发电机组齿轮箱故障诊断领域具有良好的实用前景。 相似文献
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综合粗糙集理论和人工神经网络的优点,提出了改进的粗糙集理论算法,并结合人工神经网络,实现了一种无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点智能故障诊断方法。首先基于WSN的应用环境和故障特征的分析,通过数据采集、数据预处理和数据压缩来获得诊断决策表,并利用粗糙集中改进的归纳属性约简算法(Improved Inductive Attribute Reduction Algorithm,IIARA)对决策表进行属性约简,从而提取对故障诊断贡献最大的最小故障诊断特征集合,进而确定后端径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的拓扑结构。最后通过网络训练建立故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,得到诊断结果。仿真实验结果显示,该诊断算法在对WSN节点进行故障诊断时,可以有效地减少网络输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,提高模型的诊断准确性。 相似文献
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本文首先介绍一种在逼近能力、分类能力和学习速度方面都优于BP网络的径向基函数网络:它是一种前馈型网络,与普通的前向网络有所不同;隐层神经元是径向基神经元。其次通过对它的结构及工作原理的了解,归纳出进行模拟电路故障诊断的方法,最后给出仿真实例。实验证明此方法与传统方法相比有更好的实时性和诊断效。 相似文献
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为适应民航系统发展的要求,确保飞机的飞行安全、提高飞机发动机的可靠性和利用率、改变对发动机故障的诊断和探测能力的局限性以及降低传统的定期维护成本,提出了应用自适应神经网络技术对飞机发动机进行诊断。该文根据在飞行中检测或地面维修时采集到的数据,并将这些数据分为故障现象和故障集分别进行编码,而后利用神经网络的自学习、联想、推测、记忆、容错、自适应和多模式处理等功能对飞机发动机的故障进行诊断。应用结果表明,诊断的精度基本符合实际应用的需要。 相似文献
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针对目前汽车发动机的传感器易损坏而导致发动机状态分析的结果产生重大偏差的特点,对人工神经BP网络模型做了改进,使其具有很强的自适应能力而能使网络的收敛方向和速度得到优化,并编制了相应的程序.作为实例,文章对某一实际发动机进行了仿真试验,结果表明该改进的BP网络具有很强的自适应能力,所有的误差控制在3%以内,可以满足工程实际的需要.由于人工神经网络在实际应用中不涉及具体的物理模型,因此该模型对发动机的状态参数在线仿真、减少传感器的维护量,特别是对发动机故障诊断技术水平的提高有很大的意义. 相似文献
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民航涡扇发动机故障诊断的人工神经网络方法仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
民用航空发动机故障诊断的方法很多,而各种方法在具体操作过程中有着不同的作用和意义。本文提出一种依靠人工神经网络方法研究民航发动机各种故障征兆影响因素的作用程度,并利用其仿真数据分析,找出具体工况过程中作用相对较大的因素。从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据。 相似文献
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基于模糊RBF神经网络的函数逼近 总被引:4,自引:1,他引:3
提出了一种模糊RBF网络,将模糊逻辑的知识表达以及推理能力和RBF网络的快速学习和泛化能力结合起来,网络结构参数可按实际问题调整,仿真表明网络具有较快的学习速度和较高的函数逼近精度。 相似文献