本文關鍵詞：基于VR與PNN相結合的機電液控制系統(tǒng)故障診斷方法

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【摘要】：針對大型復雜機電液控制系統(tǒng)故障診斷中存在的數(shù)學模型獲取困難、歷史故障數(shù)據(jù)匱乏問題,提出了一種將虛擬樣機與概率神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的故障診斷混合方法。建立系統(tǒng)的虛擬樣機,并對其可信性進行校核與驗證。在此基礎上進行大量隨機性故障植入與仿真實驗,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)絡模式識別訓練,形成用于診斷的知識庫,從而實現(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,驗證了該方法的可行性,為大型復雜機電液控制系統(tǒng)故障診斷提供新的思路。
【作者單位】： 國防科技大學裝備綜合保障技術重點實驗室;國防科技大學機電工程與自動化學院;中船重工集團707研究所九江分部;
【關鍵詞】： 虛擬樣機 機電液控制系統(tǒng) 概率神經(jīng)網(wǎng)絡 故障診斷
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51475463)
【分類號】：TP273;TP183
【正文快照】： 大型復雜機電液控制系統(tǒng)在國民經(jīng)濟生產(chǎn)和國防軍事等領域中發(fā)揮著不可替代的作用,這類裝備一旦發(fā)生故障,往往會導致非常大的經(jīng)濟財產(chǎn)和人員損失,因此對其進行實時的狀態(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,結構原理復雜,機電液混合造成的能量轉換多變,使得對其

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本文編號：1050877