装备模拟电路UKF-WRNN软故障诊断

• 作者: 李胜厚 杨国洲 王春兰 郭峰
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 小波 RBF神经网络 UKF算法 模拟电路 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 175-180
• 页数: 6页
• 分类号: TJ07
• 字数: 4884字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2018.07.033

摘要

为提高装备模拟电路的软故障诊断能力,在构建多分辨率变换样本基础上,提出一种应用改进UKF算法训练小波RBF神经网络(WRNN)软故障诊断方法.它引入基于方差膨胀原理的自适应因子,改善UKF算法性能;并利用改进UKF算法优化估计WRNN参数,建立多分辨率变换样本集的故障诊断模型;再由所建模型对各种故障模式进行诊断判定.Sallen-Key带通滤波器的仿真测试表明,该方法收敛速度快,诊断准确率高,进而验证了其可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭峰		8	4	1.0	1.0
2	杨国洲	空军工程大学空管领航学院	7	1	1.0	1.0
3	王春兰	空军工程大学空管领航学院	1	0	0.0	0.0
4	李胜厚	空军工程大学空管领航学院	1	0	0.0	0.0