基于神经网络信息融合的智能故障诊断方法

• 作者: 宁东方 尹伟 李斌 章卫国
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 信息融合 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 航空航天领域仿真
• 页码范围: 35-37,58
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|TP206.3
• 字数: 2553字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2008.06.010

摘要

飞行状态时的飞机舵面故障诊断系统,含有系统和测量噪声及其时变、非线性等特点,采用常规的故障诊断方法很难实现对飞机舵面故障的准确诊断和告警,为了更好的实现对飞机舵面系统的故障诊断,将神经网络信息融合的智能故障诊断方法首次运用到舵面系统故障诊断中.该智能诊断方法应用神经网络的非线性拟合能力扩展舵面相关线位移传感器测量信息,同时采用D-S算法将相关传感器的输出信息进行融合,最后信息融合诊断策略根据这些信息确定出舵面相应的故障类型,从而可以对舵面故障信号进行有效识别和诊断.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并利用该模型对提出的智能故障诊断方法进行仿真验证,最后的仿真实验结果表明:该故障诊断结构形式对于舵面常见的故障能够进行识别和告警,诊断效果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	西北工业大学自动化学院	172	1303	20.0	28.0
2	章卫国	西北工业大学自动化学院	245	1879	21.0	28.0
3	宁东方	西北工业大学自动化学院	18	184	9.0	12.0
4	尹伟	西北工业大学自动化学院	13	125	6.0	11.0