本文關(guān)鍵詞：基于GRNN觀測器的液壓作動器系統(tǒng)自適應(yīng)故障檢測

  更多相關(guān)文章： 液壓作動器 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 觀測器 自適應(yīng)故障檢測

【摘要】：針對液壓作動器系統(tǒng)觀測器檢測診斷技術(shù)較少的狀況,該文提出一種基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(General regression neural network,GRNN)觀測器的液壓作動器系統(tǒng)自適應(yīng)故障檢測方法,GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度較快,能大幅提高訓(xùn)練效率。針對環(huán)境噪聲和隨機干擾等因素的影響,引入自適應(yīng)閾值來降低檢測虛警率。首先使用液壓作動器系統(tǒng)正常運行時的數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對采集的數(shù)據(jù)進行故障檢測,判斷液壓作動系統(tǒng)是否發(fā)生故障。液壓作動器系統(tǒng)3種典型故障模式的仿真數(shù)據(jù)驗證了該文方法的有效性。實驗結(jié)果表明,該方法能夠有效檢測出液壓作動器系統(tǒng)的故障狀態(tài)。
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)可靠性與系統(tǒng)工程學(xué)院;北京航空航天大學(xué)可靠性與環(huán)境工程技術(shù)重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 液壓作動器 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 觀測器 自適應(yīng)故障檢測
【基金】：國防技術(shù)基礎(chǔ)項目(Z132013B002)
【分類號】：V267
【正文快照】： 隨著航空航天技術(shù)的高速發(fā)展,飛機的液壓作動系統(tǒng)越來越復(fù)雜。一旦液壓作動系統(tǒng)發(fā)生故障,將會對飛機的安全帶來嚴重影響,因此對其進行故障診斷對于保持戰(zhàn)備完好性、有效利用維修保障資源、防止系統(tǒng)出現(xiàn)嚴重故障和減少相應(yīng)的人員財產(chǎn)損失都有重要意義。隨著故障診斷技術(shù)的發(fā)展,

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