發(fā)布時間：2018-04-14 15:39

  本文選題：神經(jīng)網(wǎng)絡 + 動態(tài)��； 參考：《機械工程學報》2017年06期

【摘要】：將隨機故障注入方法與神經(jīng)網(wǎng)絡技術相結合,提出機電系統(tǒng)多失效模式可靠性計算方法。以液壓缸內(nèi)外泄漏故障為事例,將虛擬故障信息注入活塞桿線性定位系統(tǒng)一體化仿真模型中。利用神經(jīng)網(wǎng)絡較強的函數(shù)逼近功能,得到關鍵敏感特征參數(shù)與系統(tǒng)狀態(tài)信號間的顯式極限狀態(tài)方程,將系統(tǒng)的可靠性概率約束轉(zhuǎn)化為一個等價的確定型,避免了機電系統(tǒng)動態(tài)響應的多次遍歷運算。再結合隨機模擬,避開了各失效模式極限狀態(tài)函數(shù)間復雜的相關性討論。采用正交試驗設計方法對機電系統(tǒng)進行參數(shù)靈敏度分析并精簡樣本�；陔S機故障注入-神經(jīng)網(wǎng)絡法得到了關鍵敏感特征參數(shù)的改變對機電系統(tǒng)可靠性的影響規(guī)律,進而獲得了參數(shù)的可靠性區(qū)間及失效臨界值。為機電系統(tǒng)的可靠性分析和設計提供了參考和依據(jù)。
[Abstract]:Combining random fault injection method with neural network technology, a method for calculating the reliability of multiple failure modes in electromechanical systems is proposed.Taking the leakage fault inside and outside the hydraulic cylinder as an example, the virtual fault information is injected into the integrated simulation model of piston rod linear positioning system.Using the strong function approximation function of neural network, the explicit limit state equation between the key sensitive characteristic parameters and the system state signal is obtained, and the reliability probability constraint of the system is transformed into an equivalent deterministic type.The multiple ergodic operation of dynamic response of electromechanical system is avoided.Combined with stochastic simulation, the complex correlation among the limit state functions of each failure mode is avoided.The orthogonal design method is used to analyze the sensitivity of the parameters of the electromechanical system and to simplify the samples.Based on the stochastic fault injection-neural network method, the influence of the change of the key sensitive characteristic parameters on the reliability of the electromechanical system is obtained, and the reliability interval and the failure critical value of the parameters are obtained.It provides reference and basis for reliability analysis and design of electromechanical system.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學飛行器可靠性工程研究所;北京機械設備研究所;
【基金】：國家自然科學基金(51305350) 陜西省自然科學基礎研究計劃(2013JM6011)資助項目
【分類號】：TH17;TP183

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