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      基于故障傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷

      2018-03-29 | rar | 1.14 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　近年來，隨著數(shù)?；旌想娐芬?guī)模和復(fù)雜性的增加，特別是在航空、航天、軍事國防等應(yīng)用領(lǐng)域，其可靠性受到越來越多的關(guān)注。故障診斷作為維護電路可靠性的重要手段，成為了研究熱點。BP（ Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)學(xué)理論上已證明具有實現(xiàn)絕大多數(shù)復(fù)雜非線性映射的功能，這使得它對診斷實際中建模困難的復(fù)雜系統(tǒng)，特別是大規(guī)?；旌想娐?，具有獨特優(yōu)勢。

      　　傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用是直接對整個電路建立BP網(wǎng)絡(luò)，建立該網(wǎng)絡(luò)的過程簡單明了，適用于簡單線性電路的故障診斷。在對大規(guī)模電路進行分析時，所建立的網(wǎng)絡(luò)過大，易導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)龐大、訓(xùn)練時間過長、計算量大以及對故障傳播考慮欠缺等問題，從而造成故障定位準確率低。本文提出了基于故障傳播的模塊化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Modularized BP neural　network based on Fault Propagation，MBPFP）故降定位方法，對大規(guī)模電路進行模塊劃分，分析并“分割”子電路模塊間的故障傳播關(guān)系，進而利用基于電路仿真建立的模塊化異常檢測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行故障定位，使定位的準確率得到明顯提升。

      基于故障傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷

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