基于递阶残差神经网络的结构故障模式识别

• 作者: 张德发 汪晨曦 胡寿松
• 来源期刊: 飞机设计
• 学科: 航空航天
• 关键词: 神经网络 故障诊断 分类
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: V2
• 字数: 3524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4599.2001.03.002

摘要

提出了一种基于递阶残差分类神经网络的结构故障诊断新方法,与传统的基于模型的非线性系统的故障诊断方法相比,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障模式识别实时性好等优点.文中进行了残差特征提取和残差分类研究,设计了3层递阶残差结构分类器,提出了故障模式识别算法.最后以某型歼击机为例进行了仿真验证,仿真结果表明本文方法能有效识别歼击机结构故障的有无、位置、类型和程度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡寿松	南京航空航天大学自动控制系	185	3001	28.0	46.0
2	张德发		2	2	1.0	1.0
3	汪晨曦	南京航空航天大学自动控制系	1	1	1.0	1.0