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BP神经网络在设备故障诊断方面的应用 总被引:2,自引:2,他引:2
电子设备逐渐成为越来越复杂的大系统,因此如何对其进行高效快速的故障诊断,使其保持良好的工作状态,具有重要的意义。针对传统故障诊断技术的局限性,探讨了基于BP神经网络的故障诊断方法;并基于该诊断方法利用VC++和Matlab混合编程开发了故障诊断软件。同时以雷达系统上的某些部件为例,对该软件在故障诊断方面的正确性及可靠性进行验证:将代表故障的信息输入训练好的神经网络后,由输出结果便可以判断发生故障的类型,从而实现对故障模块的精确定位。实验结果表明,该诊断软件提高了电子设备故障诊断的效率,具有一定的应用价值。 相似文献
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船载中心计算机系统的系统日志和测控软件日志记录了大量的系统故障与软件异常信息,如何及时、全面地分析系统日志、软件日志,发现系统运行故障,并及时予以处理、解决,是系统运维人员的一项重要工作;针对当前船载中心计算机系统日志分析现状及存在的问题,系统日志和测控软件日志自动分析软件给出了解决的思路和方法,提出并介绍其实现的技术要点和效果;测试结果表明日志自动分析软件有效地提升了人员工作分析效率,在快速分析故障问题和批量进行系统日志维护方面具有较好应用. 相似文献
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针对网络传输开销的不确定性造成网络不能满足实时传输要求的情况,探讨了基于UDP协议的应用层实时中间件实现技术,提出了应用层实时中间件的构想,并从实时控制协议、分组收发控制、流量控制、差错控制4个方面对实现技术进行了深入研究.通过专门的测试程序对中间件的可靠性、稳定性和实时性进行测试,实验结果表明,实时中间件传输1K数据的传输延迟可控制在0.5毫秒以内,64K数据的传输延迟小于100毫秒,可满足一般实时应用. 相似文献
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