本文關(guān)鍵詞：基于VR與PNN相結(jié)合的機(jī)電液控制系統(tǒng)故障診斷方法

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【摘要】：針對大型復(fù)雜機(jī)電液控制系統(tǒng)故障診斷中存在的數(shù)學(xué)模型獲取困難、歷史故障數(shù)據(jù)匱乏問題,提出了一種將虛擬樣機(jī)與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷混合方法。建立系統(tǒng)的虛擬樣機(jī),并對其可信性進(jìn)行校核與驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行大量隨機(jī)性故障植入與仿真實(shí)驗(yàn),獲取故障仿真數(shù)據(jù)。經(jīng)過特征提取與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別訓(xùn)練,形成用于診斷的知識庫,從而實(shí)現(xiàn)故障診斷。以操舵系統(tǒng)作為研究案例,得到了較高的故障檢測和隔離精度與較低的虛警及漏警率,驗(yàn)證了該方法的可行性,為大型復(fù)雜機(jī)電液控制系統(tǒng)故障診斷提供新的思路。
【作者單位】： 國防科技大學(xué)裝備綜合保障技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國防科技大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院;中船重工集團(tuán)707研究所九江分部;
【關(guān)鍵詞】： 虛擬樣機(jī) 機(jī)電液控制系統(tǒng) 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475463)
【分類號】：TP273;TP183
【正文快照】： 大型復(fù)雜機(jī)電液控制系統(tǒng)在國民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和國防軍事等領(lǐng)域中發(fā)揮著不可替代的作用,這類裝備一旦發(fā)生故障,往往會導(dǎo)致非常大的經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)和人員損失,因此對其進(jìn)行實(shí)時(shí)的狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷顯得尤為迫切。然而,由于系統(tǒng)規(guī)模大,結(jié)構(gòu)原理復(fù)雜,機(jī)電液混合造成的能量轉(zhuǎn)換多變,使得對其

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1050877