| 基于VR与PNN相结合的机电液控制系统故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 何德雨,胡茑庆,胡雷,陈凌,郭亦平.基于VR与PNN相结合的机电液控制系统故障诊断方法[J].国防科技大学学报,2016,38(6):117-123. |
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| 作者姓名： | 何德雨 胡茑庆 胡雷 陈凌 郭亦平 |
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| 作者单位： | 1. 国防科技大学 装备综合保障技术重点实验室， 湖南 长沙 410073；
2. 国防科技大学 机电工程与自动化学院， 湖南 长沙 410073,1. 国防科技大学 装备综合保障技术重点实验室， 湖南 长沙 410073；
2. 国防科技大学 机电工程与自动化学院， 湖南 长沙 410073,1. 国防科技大学 装备综合保障技术重点实验室， 湖南 长沙 410073；
2. 国防科技大学 机电工程与自动化学院， 湖南 长沙 410073,1. 国防科技大学 装备综合保障技术重点实验室， 湖南 长沙 410073；
2. 国防科技大学 机电工程与自动化学院， 湖南 长沙 410073,3. 中船重工集团 707 研究所九江分部， 江西 九江 332007 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（51475463） |
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| 摘 要： | 针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题,提出了一种将虚拟样机与概率神经网络相结合的故障诊断混合方法。建立系统的虚拟样机,并对其可信性进行校核与验证。在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验,获取故障仿真数据。经过特征提取与概率神经网络模式识别训练,形成用于诊断的知识库,从而实现故障诊断。以操舵系统作为研究案例,得到了较高的故障检测和隔离精度与较低的虚警及漏警率,验证了该方法的可行性,为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路。
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| 关 键 词： | 虚拟样机 机电液控制系统 概率神经网络 故障诊断 |
| 收稿时间： | 2015/8/18 0:00:00 |
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