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基于FTA与BP神经网络结合的某型飞机冷气系统故障诊断
作者姓名:李锋  陈振  李晨旭  刘麦良
作者单位:西安航空学院飞行器学院
基金项目:陕西省自然科学基础研究计划(2022JQ-503);
摘    要:针对某型飞机冷气系统常见的渗漏故障,结合其结构原理图,首先运用FTA(Fault Tree Analysis)方法,分析得到了该型飞机冷气系统渗漏的所有故障模式及最小割集,建立了故障树的结构函数。再根据故障模式的主要类别,筛选、整理出BP(Back Propagation)神经网络的训练样本,运用BP神经网络的方法建立了该型飞机冷气系统渗漏故障诊断模型,并对模型进行了验证。采用“FTA+BP神经网络”相结合的故障诊断方法,克服了FTA与BP神经网络方法单独诊断时的固有缺陷,提高了故障诊断的准确性和高效性,探索了新的故障诊断方法。

关 键 词:冷气系统  FTA  BP神经网络  故障诊断
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