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复合材料疲劳剩余寿命预测的动态小波神经网络方法
被引量：
1
1
作者
谢建宏
张为公
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第z1期740-742,共3页
复合材料的疲劳损伤机制比普通金属材料更复杂,目前还没有理想的数学描述。本文采用动态小波神经网络方法,对复合材料疲劳剩余寿命进行了预测,结果与试验结果很接近。该方法用于非线性动态系统的预测建模,具有推广能力强、收敛速度快、...
复合材料的疲劳损伤机制比普通金属材料更复杂,目前还没有理想的数学描述。本文采用动态小波神经网络方法,对复合材料疲劳剩余寿命进行了预测,结果与试验结果很接近。该方法用于非线性动态系统的预测建模,具有推广能力强、收敛速度快、预测精度高等优点。
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关键词
复合材料
剩余寿命
动态小波神经网络
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职称材料
基于小波动态神经网络的非线性系统鲁棒故障检测
2
作者
张登峰
陆宝春
王执铨
《火炮发射与控制学报》
北大核心
2004年第1期32-36,共5页
针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,采用小波动态神经网络设计非线性观测器,以实现系统的实时鲁棒故障检测。通过小波网络逼近非线性项提高状态估计的精度,并在动态网络中加入鲁棒项增强了对不确定干扰的鲁棒性。同时采用RBF神经网...
针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,采用小波动态神经网络设计非线性观测器,以实现系统的实时鲁棒故障检测。通过小波网络逼近非线性项提高状态估计的精度,并在动态网络中加入鲁棒项增强了对不确定干扰的鲁棒性。同时采用RBF神经网络(RBFNN)对残差序列进行实时预测,实现了故障预报功能。文中证明了观测器设计的稳定性和鲁棒性,仿真示例验证了该方法的有效性。
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关键词
小波
动态
神经网络
信息处理技术
故障检测
鲁棒性
故障预报
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职称材料
基于DWNN的机电作动器渐变性故障诊断
被引量：
3
3
作者
王剑
王新民
+2 位作者
谢蓉
曹宇燕
李婷
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1831-1837,共7页
飞机飞行控制系统机电作动器(EMA)的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络(DWNN)的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传...
飞机飞行控制系统机电作动器(EMA)的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络(DWNN)的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。
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关键词
机电作动器(EMA)
渐变性
故障
诊断
动态小波神经网络
(DWNN)
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职称材料
题名
复合材料疲劳剩余寿命预测的动态小波神经网络方法
被引量：
1
1
作者
谢建宏
张为公
机构
东南大学仪器科学与工程系
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第z1期740-742,共3页
文摘
复合材料的疲劳损伤机制比普通金属材料更复杂,目前还没有理想的数学描述。本文采用动态小波神经网络方法,对复合材料疲劳剩余寿命进行了预测,结果与试验结果很接近。该方法用于非线性动态系统的预测建模,具有推广能力强、收敛速度快、预测精度高等优点。
关键词
复合材料
剩余寿命
动态小波神经网络
Keywords
Composite material Residual life Dynamic wavelet neural network
分类号
TH7-55 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
基于小波动态神经网络的非线性系统鲁棒故障检测
2
作者
张登峰
陆宝春
王执铨
机构
南京理工大学
出处
《火炮发射与控制学报》
北大核心
2004年第1期32-36,共5页
基金
国家自然科学基金(60234010)
文摘
针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,采用小波动态神经网络设计非线性观测器,以实现系统的实时鲁棒故障检测。通过小波网络逼近非线性项提高状态估计的精度,并在动态网络中加入鲁棒项增强了对不确定干扰的鲁棒性。同时采用RBF神经网络(RBFNN)对残差序列进行实时预测,实现了故障预报功能。文中证明了观测器设计的稳定性和鲁棒性,仿真示例验证了该方法的有效性。
关键词
小波
动态
神经网络
信息处理技术
故障检测
鲁棒性
故障预报
Keywords
information processing technique
wavelets dynamic neural network
fault detection
robustness
fault prediction
分类号
TJ306 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于DWNN的机电作动器渐变性故障诊断
被引量：
3
3
作者
王剑
王新民
谢蓉
曹宇燕
李婷
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1831-1837,共7页
基金
国家自然科学基金(61703341)~~
文摘
飞机飞行控制系统机电作动器(EMA)的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络(DWNN)的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。
关键词
机电作动器(EMA)
渐变性
故障
诊断
动态小波神经网络
(DWNN)
Keywords
electromechanical actuator(EMA)
gradual
fault
diagnosis
dynamic wavelet neural network(DWNN)
分类号
V267 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复合材料疲劳剩余寿命预测的动态小波神经网络方法
谢建宏
张为公
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于小波动态神经网络的非线性系统鲁棒故障检测
张登峰
陆宝春
王执铨
《火炮发射与控制学报》
北大核心
2004
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于DWNN的机电作动器渐变性故障诊断
王剑
王新民
谢蓉
曹宇燕
李婷
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
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职称材料
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