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用神经网络诊断火箭发动机
1
作者
b.whitehead
E.Kiech
+1 位作者
M.Ali
张舜英
《控制工程(北京)》
1993年第4期45-54,共10页
用神经网络检测和识别故障时有两个问题:(1)传感器数据的复杂性使得无法用神经网络建立变换的模型,这意味着训练过程难而冗长;(2)没有足够的训练数据去适当地描述可能发生的大量不同类型故障。导出了一些方法并在一个用于解决这两个问...
用神经网络检测和识别故障时有两个问题:(1)传感器数据的复杂性使得无法用神经网络建立变换的模型,这意味着训练过程难而冗长;(2)没有足够的训练数据去适当地描述可能发生的大量不同类型故障。导出了一些方法并在一个用于解决这两个问题的结构中作了试验。首先把无法变换的传感器数据分解成三个较简单的变换,这些变换要完成数据的压缩,假设的产生和传感器的融合。每个变换分别进行有效训练。其次,建立执行传感器融合的神经网络,以便检测那些训练例子在训练过程中不曾出现的未知新故障。这些方法曾在航天飞机主发动机(SSME)故障检测和识别任务中试验过。结果表明,被分解的神经网络结构可以有效地训练,可以识别已训练过的故障,同时也能检测那些没训练过的故障是否发生。
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关键词
火箭发动机
神经网络
诊断
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题名
用神经网络诊断火箭发动机
1
作者
b.whitehead
E.Kiech
M.Ali
张舜英
出处
《控制工程(北京)》
1993年第4期45-54,共10页
文摘
用神经网络检测和识别故障时有两个问题:(1)传感器数据的复杂性使得无法用神经网络建立变换的模型,这意味着训练过程难而冗长;(2)没有足够的训练数据去适当地描述可能发生的大量不同类型故障。导出了一些方法并在一个用于解决这两个问题的结构中作了试验。首先把无法变换的传感器数据分解成三个较简单的变换,这些变换要完成数据的压缩,假设的产生和传感器的融合。每个变换分别进行有效训练。其次,建立执行传感器融合的神经网络,以便检测那些训练例子在训练过程中不曾出现的未知新故障。这些方法曾在航天飞机主发动机(SSME)故障检测和识别任务中试验过。结果表明,被分解的神经网络结构可以有效地训练,可以识别已训练过的故障,同时也能检测那些没训练过的故障是否发生。
关键词
火箭发动机
神经网络
诊断
分类号
V433.9 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
用神经网络诊断火箭发动机
b.whitehead
E.Kiech
M.Ali
张舜英
《控制工程(北京)》
1993
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