作者:
原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
传感器数据的高可靠性是航空发动机控制系统可靠工作的基础,故障诊断就十分重要,基于传感器双冗余结构,综合利用神经网络预测和传感器冗余性信息变化判断进行故障诊断是一种新的故障诊断新方法;该方法先用RBF神经网络对传感器输出进行预测,若预测值与输出值发生较大的偏差,进一步考察传感器之间的冗余性信息变化情况来判断传感器是否发生故障,若发生故障,进行故障定位,进而采用对应的诊断策略;仿真实验结果表明该方法能够有效地解决双冗余架构传感器信息通道的故障诊断问题.
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文献信息
篇名 航空发动机双冗余架构传感器信息通道故障诊断方法研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 双冗余传感器 故障诊断 RBF神经网络 冗余性
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 自动化测试
研究方向 页码范围 1522-1524,1552
页数 4页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI
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 樊丁 西北工业大学动力与能源学院 79 609 13.0 17.0
2 张桢 西北工业大学动力与能源学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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双冗余传感器
故障诊断
RBF神经网络
冗余性
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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