系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2009年
8期
2029-2032
,共4页
航空发动机%故障检测%智能融合%反面选择原理%人工神经网络
航空髮動機%故障檢測%智能融閤%反麵選擇原理%人工神經網絡
항공발동궤%고장검측%지능융합%반면선택원리%인공신경망락
针对反面选择算法用于故障检测所存在的局限性,提出了一种基于反面选择原理的智能融合故障检测模型.该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将系统的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现系统的故障.通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响.最后以发动机压气机失速检测实验为例,证实该方法对失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时表明神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力.
針對反麵選擇算法用于故障檢測所存在的跼限性,提齣瞭一種基于反麵選擇原理的智能融閤故障檢測模型.該模型利用人工免疫繫統的反麵選擇原理來構建神經網絡檢測器,通過訓練將繫統的異常模式信息存儲在分佈的檢測器中,根據檢測器的激活來髮現繫統的故障.通過混沌時間序列的異常檢測倣真實驗,研究瞭模型參數對故障檢測性能的影響.最後以髮動機壓氣機失速檢測實驗為例,證實該方法對失速信號的模式特徵具有較彊的分辨能力,同時錶明神經網絡檢測器比常規的二進製編碼檢測器具有更好的故障識彆能力.
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