基于并行禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断

• 作者: 祝加雄 贺元骅
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 禁忌算法 飞机燃油系统 故障诊断 神经网络 DS证据
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 1687-1689,1692
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 语种: 中文

摘要

飞机燃油系统是一个由许多相互联系的子系统构成的复杂总体,因而易于发生各类故障,当故障发生时会造成严重影响,为此,设计了一种基于禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断方法;首先,建立了飞机燃油系统的故障诊断模型,然后,建立了3层的BP神经网络故障诊断模型,并采用禁忌优化算法对BP神经网络进行参数优化,得到多个并行诊断的禁忌神经网络,输入样本数据对其训练并利用BP反向传播算法再次调优;最后将测试样本数据输入各禁忌神经网络,并将诊断结果作为证据采用DS证据理论进行融合,得到最终的故障诊断结果;实验结果表明:引入DS证据理论的故障诊断方法能有效克服单一故障诊断方法无法精确诊断故障的不足,诊断精度高,具有较大的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝加雄	乐山师范学院物理与电子工程学院	22	38	4.0	5.0