大众科技
大衆科技
대음과기
DAZHONG KEJI
2009年
10期
37-38
,共2页
小渡分析%神经网络%故障诊断
小渡分析%神經網絡%故障診斷
소도분석%신경망락%고장진단
研究了基于小波变换预处理的小波神经网络算法并用于机载火控系统的故障诊断.这种方法能够有效提取故障信号特征,从而减少小波网络训练时输入层和隐层节点的个数,减小网络的规模,降低计算的复杂度,加快了训练速度.最后对此方法的性能进行了仿真比较,结果表明此方法能够对机载火控系统电路的故障进行有效诊断和定位,收敛速度较快.
研究瞭基于小波變換預處理的小波神經網絡算法併用于機載火控繫統的故障診斷.這種方法能夠有效提取故障信號特徵,從而減少小波網絡訓練時輸入層和隱層節點的箇數,減小網絡的規模,降低計算的複雜度,加快瞭訓練速度.最後對此方法的性能進行瞭倣真比較,結果錶明此方法能夠對機載火控繫統電路的故障進行有效診斷和定位,收斂速度較快.
연구료기우소파변환예처리적소파신경망락산법병용우궤재화공계통적고장진단.저충방법능구유효제취고장신호특정,종이감소소파망락훈련시수입층화은층절점적개수,감소망락적규모,강저계산적복잡도,가쾌료훈련속도.최후대차방법적성능진행료방진비교,결과표명차방법능구대궤재화공계통전로적고장진행유효진단화정위,수렴속도교쾌.
