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为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种基于SOM神经网络和协同学理论的故障诊断方法;首先对测量数据进行归一化处理,建立自组织神经网路初步诊断系统,对于难以区分的相似故障引入协同学理论,进一步判断对应的故障类型,最后根据实际数据对此故障模型进行实例仿真;仿真结果显示,基于SOM和协同学的发动机气路故障诊断方法具有较高的诊断准确率和抗噪能力。 相似文献
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为了更好地对助航灯光回路绝缘电阻值进行预测,采用了一种新型的灰色神经网络预测模型.建立灰色补偿RBF网络模型,并将遗传算法优化后的支持向量机引入到RBF神经网络中,得到改进后的灰色补偿RBF网络模型.根据上海浦东国际机场绝缘电阻的实际测量值进行实例仿真,仿真结果表明,改进后的灰色神经网络提高了系统稳定性和绝缘电阻值的预测精度. 相似文献
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