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针对民用飞机系统的复杂性和故障诊断的特点,基于有向图理论建立了飞机增压系统的功能模型,进而设计了故障诊断算法以实现精确的故障定位;首先,通过分析增压系统的组成得出各组件之间的功能关系;然后根据功能建模方法,结合图论知识将系统个组件功能赋予有向图中的节点,建立系统的功能模型;最后将可测试组件作为关键节点,定义优先权值以缩小故障点集,设计故障诊断流程图完成了系统的故障定位;从实例分析结果来看,所研究的故障诊断方法能准确定位数字式增压控制器这一元器件级别的故障,提高了排故精度和效率。 相似文献
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针对果蝇算法在复杂情况下寻优时易陷入局部最优等缺陷,提出一种自适应变步长果蝇算法(AS-FOA)。采用改进果蝇算法寻找GRNN网络最优参数,并利用财务数据进行危机预警以验证算法的可行性。AS-FOA算法通过赋予果蝇两次随机方向,同时引入稳定阈和适应度步长因子的概念,界定了果蝇的活跃与稳定状态,有效解决了寻优过程中因陷入局部最优而导致的收敛缓慢和低精度问题。实验表明:AS-FOA能够快速找到GRNN网络中的最佳参数,且应用于财务数据后达到的预警准确率较高。 相似文献
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新型大功率内燃机车以其高效、节能、环保的优良性能而被广泛使用。涡轮作为其核心部件,它的性能对铁路运能有着重要的意义。根据开发的增压系统热力参数估算和轴流涡轮一维设计程序,完成了16V265H型增压柴油机轴流涡轮的设计,从结果看出,模拟出的质量流量高于设计要求0.22%,而总静效率约高于设计要求2.4%;并通过三维数值模拟研究了叶轮基础流场和变工况性能分析,可以看出设计的涡轮在不同的工况下气动性能良好;在以上研究的基础上分析了叶片厚度分布和前缘半径对涡轮性能的影响,在设计工况下,不同叶片厚度分布和不同前缘半径对涡轮性能有一定的影响,只通过改变叶型厚度和前缘半径可以在一定程度上改善叶片载荷分布。 相似文献
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根据模糊综合评判的数学方法,将进气管中的空气压力和温度进行模糊化处理.并利用模糊综合评判方法得出增压系统状态的准确评判结果。采用NI公司的虚拟仪器开发工具,开发了柴油机增压系统综合状态评估系统,以实现柴油机增压系统的运行状态监测与预测评估。它对保障船舶的安全航行有着重大意义。 相似文献
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介绍柴油机增压系统状态评估方法及LabVIEW软件实现过程,增压系统的状态主要由进气管中空气的压力和温度两个参数决定;通过这两个参数对柴油机增压系统的状态进行模糊综合评判,并利用压力、温度、流通阻力等辅助参数定位故障和分析故障原因;实现增压系统状态评估的软件系统;该软件能够有效地对柴油机增压系统故障进行不解体诊断. 相似文献
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本文针对船舶柴油机故障诊断系统,基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)构造了2种优化训练的模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)智能故障诊断模式,给出了该模糊神经网络智能故障诊断系统的结构及其参数选取方法,通过对船舶柴油机燃烧子系统的FNN模型结构权值和阈值优化训练的故障诊断仿真研究,对两种方式的性能进行对比研究,仿真测试结果表明,基于ACOA的诊断模型具有更好的故障诊断知识表达准确性和较快的收敛速度等特点,具有较好的应用前景。 相似文献
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针对传统小波核极限学习机(Extreme Learning Machine-ELM)应用于医疗滚动轴承故障诊断中识别精度不高且训练速度慢的一系列问题的出现,并针对性的想出一种更好的对滚动转轴发生的故障进行识别的办法,通过对小波核极限学习机算法进行改进的方法。该方法运用改进果蝇算法(LGMS-Fruit-flying Optimization Algorithm, LGMS-FOA)优化小波核极限学习机中的正则化系数和小波核函数中的参数。采用的方法是变分模态分解(Variational Mode Decomposition-VMD),通过这种方法能够对滚动轴承的故障信号分解为含有故障信息的各模态分量从而提取到故障特征。通过与其他三种算法的实验结果对比证明,基于LGMS-FOA-WKELM的滚动轴承故障诊断方法的识别精度更高且训练时间更短。 相似文献
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针对飞机液压系统故障具有随机波动性和非线性的特点,基于仿真获取故障和正常数据建立液压系统故障诊断模型.因果蝇优化算法(FOA)寻优易陷入局部最优,改进果蝇优化算法的初始值散列方式和寻优步长,构建混沌变步长果蝇优化算法.通过改进的果蝇优化算法优化广义回归神经网络(GRNN),提高GRNN的非线性学习能力,最终构建CVFOA-GRNN (chaotic variable step size fruit fly optimization algorithm GRNN)模型.实验表明相比FOA-GRNN、GRNN和BP模型,本文模型在性能上更稳定、收敛更快,应用于液压系统故障诊断准确度更高,具有实用价值. 相似文献
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现代船用柴油机是机一电.液等各种子系统组成的大型机电设备,结构复杂决定了对其故障进行诊断的困难性。基于目前发展较快的船用柴油机故障诊断技术及较成熟的专家系统与人工神经网络理论,对专家系统和BP神经网络的融合方法在船用柴油机故障诊断方面的应用进行了有益的探讨,并提出了利用专家系统和BP神经网络的融合方法建立的船用柴油机神经网络故障诊断专家系统基本结构。 相似文献
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鉴于船用柴油机的复杂性,难以及时有效地进行维护保养决策,故此提出一种拉普拉斯分值和改进鲸鱼算法的支持向量机相结合的故障诊断方法.首先利用LS对征兆样本集进行降维处理,然后通过IWOA来优化SVM的惩罚因子和核参数,构造成分类器模型来进行故障诊断.将改进的算法与传统的算法进行比较,验证了改进鲸鱼算法寻优SVM在故障诊断方面的有效性. 相似文献