【摘 要】
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针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题,提出了一种将虚拟样机与概率神经网络相结合的故障诊断混合方法.建立系统的虚拟样机,
【机 构】
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国防科技大学装备综合保障技术重点实验室,国防科技大学机电工程与自动化学院,中船重工集团707研究所九江分部
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针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题,提出了一种将虚拟样机与概率神经网络相结合的故障诊断混合方法.建立系统的虚拟样机,并对其可信性进行校核与验证.在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验,获取故障仿真数据.经过特征提取与概率神经网络模式识别训练,形成用于诊断的知识库,从而实现故障诊断.以操舵系统作为研究案例,得到了较高的故障检测和隔离精度与较低的虚警及漏警率,验证了该方法的可行性,为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路.
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