本文關(guān)鍵詞： 傳感器 故障重構(gòu) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 序貫概率比 模型辨識(shí)　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2016年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：當(dāng)航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)傳感器故障時(shí),為保證發(fā)動(dòng)機(jī)正常工作,需進(jìn)行故障診斷與故障隔離,并實(shí)現(xiàn)重構(gòu)控制。為了提高傳感器故障重構(gòu)控制的準(zhǔn)確性,提出一種采用自適應(yīng)模擬退火遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ASAGANN)的傳感器重構(gòu)方法。為能準(zhǔn)確、及時(shí)發(fā)現(xiàn)智能傳感器故障,采用序貫概率比閾值判別法對(duì)故障進(jìn)行檢測(cè);利用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)試車過程進(jìn)行辨識(shí),建立高精度的傳感器正常工作模型,提高了故障重構(gòu)的準(zhǔn)確性;通過三種傳感器不同故障的數(shù)值仿真表明,上述方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器故障的準(zhǔn)確檢測(cè),并完成對(duì)傳感器的故障重構(gòu)控制,證明故障重構(gòu)方法有效。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of sensor fault reconstruction control , a new method of sensor reconstruction using adaptive simulated annealing genetic neural network ( ASAGANN ) is proposed . In order to improve the accuracy of sensor fault reconstruction control , a self - adaptive simulated annealing genetic neural network ( ASAGANN ) sensor reconstruction method is proposed . In order to improve the accuracy of sensor fault reconstruction control , a self - adaptive simulated annealing genetic neural network ( ASAGANN ) is used to detect faults .

【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;中國(guó)人民解放軍95507;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51506221) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃青年人才項(xiàng)目(2015JQ5179)
【分類號(hào)】：V263.6
【正文快照】： 1引言在航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)中,傳感器對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的正常工作起著相當(dāng)重要的作用。但當(dāng)傳感器因處于惡劣環(huán)境中時(shí),極易發(fā)生故障,并可能由此造成控制系統(tǒng)的性能下降,甚至引發(fā)重大飛行事故,嚴(yán)重影響飛行安全,因此,對(duì)傳感器故障進(jìn)行研究具有重要意義。相比于基于硬件冗余的故障檢

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1476528