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基于RBF神经网络的飞机发动机故障诊断研究 总被引:4,自引:0,他引:4
论述了径向基函数神经网络的基本网络结构和网络的学习及运行过程,结果表明:径向基神经网络具有极快的学习收敛速度。讨论了径向基神经网络在飞机发动机故障诊断中的应用,并对训练后的网络进行了仿真测试,仿真结果表明RBF网络有较高诊断正确率,且能满足实时诊断的要求。 相似文献
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基于RBF神经网络观测器飞控系统故障诊断 总被引:4,自引:3,他引:4
为了解决非线性系统采用解析方法进行故障诊断困难的问题,利用神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,提出了一种基于RBF神经网络观测器的故障检测与诊断方法,并详细论述了该故障诊断方法的构造原理。以含有非线性项的飞行控制系统的作动器模型为例,仅作动器的输入输出可测量,通过构造RBF神经网络观测器来拟合作动器系统模型,逼近其在正常情况下的输出。最后在飞控系统的闭环控制环境下,对作动器的三种典型故障进行了计算机仿真诊断,结果表明故障诊断方法是有效的。 相似文献
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改进递归最小二乘RBF神经网络溶解氧预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高溶解氧预测的准确性,将基于改进型递归最小二乘算法优化的径向基函数( RBF)神经网络方法应用于溶解氧预测。利用K均值聚类算法进行隐层单元中心选择;利用改进型递归最小二乘算法优化RBF神经网络隐含层到输出层的权值。仿真结果表明:该方法对溶解氧的预测具有较好的非线性拟合能力,预测精度优于RBF神经网络和递归最小二乘算法优化的RBF神经网络。 相似文献
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为了提高模拟移动床控制系统PH传感器的可靠性,提出了一种基于两级RBF神经网络的故障诊断方法。该方法首先利用径向基(RBF)神经网络对传感器的输出序列建立预测模型,通过计算预测输出和实际输出的残差来检测故障的发生,然后对包含故障的残差信号利用小波变换进行特征提取,最后利用RBF诊断网络实现故障诊断。通过把这种方法应用到实际诊断测试中,可达到较准确的诊断结果。 相似文献
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基于遗传算法和梯度下降的RBF神经网络组合训练方法 总被引:17,自引:0,他引:17
在使用基于梯度下降的径向基函数(RBF)神经网络学习方法时,由于网络目标函数误差曲面极其复杂,因而产生了网络收敛速度慢,且容易陷入局部极小,网络初始值的设置对网络训练结果影响很大等问题。基于遗传算法的训练方法能够摆脱陷入局部最优的困扰,但遗传算法的局部搜索能力不够,从而影响网络的训练效果。为了解决上述问题,在研究两种算法特点的基础上,提出一种组合训练方法,用提出的训练方法对UCI中的部分数据集进行了仿真实验,并将实验结果与传统方法下的结果进行了比较,实验结果表明新方法是有效的。 相似文献
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采用傅立叶变换的方法提取图形的特征,并用两种确定RBF网络结构的方法进行了分类试验,在MPEG-7使用的数据集Kimia上的测试结果表明两种方法确定的RBF神经网络都能提供较满意的结果,并且用聚类方法确定的网络在网络规模和分类准确率上优于用递增方法确定的神经网络。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的转子系统裂纹故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
结合基于模型的转子系统诊断技术和径向基函数(RBF)神经网络在辨识非线性系统动态时的优势,本文提出了一种新的转子系统裂纹故障诊断方法.该方法采用RBF神经网络对裂纹转子系统的未知动态进行辨识,实现部分神经网络权值收敛到最优值以及神经网络对系统未知动态的局部准确逼近;诊断过程中利用已辨识的信息实现转子系统裂纹故障的快速检测与分离.所提方法尤其适用于微小裂纹的在线检测与定量识别.最后,以Jeffcott转子系统裂纹故障诊断为例进行仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性. 相似文献