【摘要】：飛機(jī)系統(tǒng)的復(fù)雜性使得故障診斷的難度越來(lái)越大,多種診斷方法相互融合將會(huì)成為飛機(jī)故障診斷研究的發(fā)展趨勢(shì)。由于粗糙集理論能夠有效簡(jiǎn)化知識(shí),將粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái),利用基于信道容量的知識(shí)相對(duì)約簡(jiǎn)算法對(duì)輸入信息進(jìn)行簡(jiǎn)化。提高網(wǎng)絡(luò)的收斂性,達(dá)到提高整個(gè)融合系統(tǒng)效率的目的。通過(guò)對(duì)飛機(jī)的故障診斷實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。
[Abstract]:The complexity of aircraft system makes the fault diagnosis more and more difficult, and the fusion of various diagnosis methods will become the development trend of aircraft fault diagnosis research. Because rough set theory can effectively simplify knowledge, rough set theory and neural network are combined to simplify input information by using knowledge relative reduction algorithm based on channel capacity. The convergence of the network is improved to improve the efficiency of the whole fusion system. The effectiveness of this method is proved by fault diagnosis experiments on aircraft.
【作者單位】： 中國(guó)民航大學(xué)工程技術(shù)訓(xùn)練中心;中國(guó)民航大學(xué)航空自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：民航聯(lián)合研究基金(U1533201)
【分類號(hào)】：V267;TP18

【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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【相似文獻(xiàn)】

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7 曾U喺，

本文編號(hào)：2239278