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摘要:
提出了一种基于混合神经网络模型的智能机内测试(BIT)方法,并将其应用在多电飞机电源系统智能BIT故障诊断当中.对BIT各个测点的信号进行功率谱分析,在不损失谱线特征的前提下,利用小波的多尺度分析对谱线数量进行压缩,提取出信号在频域的特征量,并同小波包分解后的频带能量组成诊断用的特征向量.针对原有广义学习矢量量化(GLVQ)神经网络的算法缺陷进行改进,并在此基础上提出了一种混合网络模型结构.将提取的特征向量作为混合网络的学习样本,经训练后对电源系统的故障进行诊断.结果表明,基于这种混合网络的智能BIT方法诊断精度高,对测量噪声也具有良好的鲁棒性,可以有效提高多电飞机电源BIT系统的诊断性能.
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文献信息
篇名 多电飞机电源系统智能机内测试诊断技术研究
来源期刊 兵工学报 学科 航空航天
关键词 自动控制技术 多电飞机 智能BIT 神经网络 小波包 故障诊断
年,卷(期) 2007,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1357-1362
页数 6页 分类号 V242
字数 5278字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1093.2007.11.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林辉 西北工业大学自动化学院 318 3361 28.0 41.0
2 刘震 西北工业大学自动化学院 16 239 8.0 15.0
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