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该文首先引入一种具有快速算法的补偿模糊神经网络.通过对粗糙集理论中的贪心算法进行改进,提出一种新的模糊化方法,并将此方法运用到补偿模糊神经网络的输入模糊化和规则提取中.通过用MATLAB编制程序进行仿真研究,证明改进后的网络与原补偿模糊神经网络相比,在精简决策规则、缩短训练时间、提高误差精度等方面都有显著改善.最后将改进后的网络应用到某位置伺服系统的扰动消除控制中,仿真结果表明此方法的有效性. 相似文献
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针对惯性导航系统(INS)结构复杂、难以进行精确的系统可靠性分析和维修优化等问题,提出了一种基于GO法和以可靠性为中心的维修(RCM)的INS预测维修平台设计方法。利用GO法建立INS的可靠性分析模型—GO图,依据部件的寿命分布函数及时间应力采样更新部件的可靠度,实现部件残余寿命及系统可靠度的动态预测和评估。对不满足系统可靠性指标的INS,利用综合评价法权衡部件的贡献度、失效频度、检测度等影响因素,计算出各部件的维修优先度。最后按INS部件失效率恒定、失效率可变及故障部件隔离等不同情况分别进行仿真验证,结果证明所设计的INS预测维修平台是可行的、有效的,评价结果可为维修计划的制定提供参考依据。针对惯性导航系统(INS)结构复杂、难以进行精确的系统可靠性分析和维修优化等问题,提出了一种基于GO法和以可靠性为中心的维修(RCM)的INS预测维修平台设计方法。利用GO法建立INS的可靠性分析模型—GO图,依据部件的寿命分布函数及时间应力采样更新部件的可靠度,实现部件残余寿命及系统可靠度的动态预测和评估。对不满足系统可靠性指标的INS,利用综合评价法权衡部件的贡献度、失效频度、检测度等影响因素,计算出各部件的维修优先度。最后按INS部件失效率恒定、失效率可变及故障部件隔离等不同情况分别进行仿真验证,结果证明所设计的INS预测维修平台是可行的、有效的,评价结果可为维修计划的制定提供参考依据。 相似文献
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针对舰用燃气轮机结构复杂、工作环境恶劣,难以对其状态进行有效识别问题,提出一种基于核主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)和模糊积分相结合的状态识别新方法。采用专用试验平台对舰用燃气轮机进行试验,获取其不同工况下的高压转子转速、低压转子转速、涡轮后排气温度及机匣振动等9个状态表征参数的原始信息,采用KPCA方法提取其状态表征参数的不同核主元,构建特征向量空间。并由提取的核主元特征向量分别创建GRNN,Elman神经网络状态识别模型,对燃气轮机状态进行识别。在此基础上,采用模糊积分方法对两种状态识别结果进行决策层融合,得到唯一的状态识别结果,提升了状态识别准确率。研究表明,采用核主元分析和模糊积分相结合的方法,能有效识别出舰用燃气轮机健康与故障状态,具有很好的实际应用价值。 相似文献
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飞机燃油控制系统是发动机的能量控制中枢,对飞机的飞行性能有重要影响。发动机电子控制器通过调节进入燃烧室的燃油流量来控制发动机的推力,同时旁通活门反向打开形成闭环反馈控制系统。利用GO法难以准确对其进行可靠性分析,为此提出一种基于GO法的系统可靠性计算方法。依据飞机燃油控制系统原理图建立GO模型,对闭环回路环节进行状态组合。利用马尔可夫状态转移过程获得状态转移矩阵,推导出闭环回路环节的稳态概率公式,并对某型飞机燃油控制系统进行可靠性计算。计算结果表明,在不改变GO法建模规则的前提下,该方法考虑了闭环回路反馈信号对系统可靠性的影响,能更真实地反映飞机燃油闭环控制系统的可靠性。 相似文献