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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
专利申请号:CN201510355414.0
公 开 号:CN104915715A
代 理 人:陈琛
代理机构:南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
专利类型:发明申请
申 请 日:20150916
公 开 日:20150624
专利主分类号:G06N3/02(20060101)
关 键 词:故障诊断模型 神经网络 故障诊断 神经网络融合 故障现象 电系统 样本 训练 矩阵 故障诊断方法 准确性和效率 分析归纳 故障模式 故障实例 联想记忆 诊断结果 电压 采集 网络 学习
摘 要:本发明公开了一种基于FTA、BAM神经网络、BP神经网络三种方法联合的航电系统故障诊断方法。分别建立了FTA与BAM神经网络融合的故障诊断模型、联合BP神经网络的故障诊断模型。当故障现象明显时,采用FTA与BAM神经网络融合的故障诊断模型,首先利用FTA得到系统的故障模式,分析归纳出BAM的训练样本,最后BAM通过联想记忆矩阵并行联想,得到诊断结果;当故障现象不明显或者故障实例库没有此故障时,采用联合BP神经网络的故障诊断模型,对BP神经网络采集到训练样本即电压、温度等数据进行学习,最后利用训练后的网络进行故障诊断。两种故障诊断模型优势互补,弥补各自的不足之处,有效解决了航电系统故障诊断存在的上述问题,提高了故障诊断的准确性和效率性。