基于神经网络的飞控系统故障诊断

• 作者: 孙健 宁东方 章卫国
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 飞行作动器 故障诊断 BP网络 径向基网络 小波包分解
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制系统
• 页码范围: 65-67,83
• 页数: 4页
• 分类号: TP206
• 字数: 4183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8829.2008.05.020

摘要

飞控系统的故障诊断与维护,可提高其可靠性和可维护性,降低寿命周期费用,有效地降低成本,提高飞机的生存性,减轻驾驶员的负担.首先采用VC与Matlab混合编程技术建立了飞行作动器故障仿真软件,然后通过两种不同的神经网络辨识方法(基于小波包分解的BP网络验证、基于径向基函数的概率神经网络),对卡死和损伤故障的辨识效果进行对比分析,仿真结果显示概率神经网络更适合于大步长采样下的网络辨识,且有较好的泛化能力.所得检测结果符舍预期要求,并在所设计软件中得以清晰表达.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章卫国	西北工业大学自动化学院	245	1879	21.0	28.0
2	宁东方	西北工业大学自动化学院	18	184	9.0	12.0
3	孙健	西北工业大学自动化学院	6	36	4.0	6.0