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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