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改进BP神经网络在发动机性能趋势分析和故障诊断中的应用
被引量：
14
1
作者
刘永建
朱剑英
曾捷
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期24-29,共6页
针对常规BP神经网络参数的经验式取值方法以及收敛速度慢,容易陷入局部最小点等缺陷,设计了一种改进的神经网络系统,利用蚁群算法优化神经网络连接权初值,并采用LM算法对人工神经网络进行训练,提高了网络的收敛速度,降低了训练误差。将...
针对常规BP神经网络参数的经验式取值方法以及收敛速度慢,容易陷入局部最小点等缺陷,设计了一种改进的神经网络系统,利用蚁群算法优化神经网络连接权初值,并采用LM算法对人工神经网络进行训练,提高了网络的收敛速度,降低了训练误差。将其应用于某型利用ACARS报文实时获取飞机性能参数的发动机趋势分析和故障诊断中,可以快速准确地实现对发动机的性能趋势分析和复杂故障的诊断。最后通过仿真,对算法进行检验,结果表明改进算法的诊断置信度比改进前高。
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关键词
神经网络
蚁群优化算法
LEVENBERG-MARQUARDT算法
航空发动机
性能趋势分析
故障诊断
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职称材料
基于组合预测模型的飞机刹车系统性能趋势预测分析
被引量：
6
2
作者
崔建国
李胜男
+2 位作者
于明月
蒋丽英
江秀红
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第31期179-183,共5页
为了对飞机刹车系统进行性能趋势预测分析,提出一种灰色关联分析确定权重的组合预测方法。首先,利用BP神经网络(back propagation network,BP)对刹车片的累积磨损量进行预测,得到网络输出序列与向后预测序列。对于灰色预测(grey model,...
为了对飞机刹车系统进行性能趋势预测分析,提出一种灰色关联分析确定权重的组合预测方法。首先,利用BP神经网络(back propagation network,BP)对刹车片的累积磨损量进行预测,得到网络输出序列与向后预测序列。对于灰色预测(grey model,GM)模型利用粒子群(particle swarm optimization,PSO)对其优化;用粒子群优化灰色模型(particle swarm optimization-grey model,PSO-GM)进行预测得到拟合序列与向后预测序列。在此基础上对BP网络输出序列、PSO-GM(1,1)拟合序列与原始数据序列进行灰色关联分析,确定组合加权的权重。最后对各预测模型的向后预测序列用灰色关联分析法得到的权重进行组合加权,得到最终的刹车片累积磨损量趋势预测值。仿真结果表明,采用灰色关联分析确定权重的组合预测方法具有比单预测模型更好的趋势预测效果,具有对刹车系统性能趋势预测分析很好的实际应用价值。
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关键词
性能趋势分析
BP模型
PSO-GM(1
1)模型
灰色关联
分析
组合预测
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职称材料
题名
改进BP神经网络在发动机性能趋势分析和故障诊断中的应用
被引量：
14
1
作者
刘永建
朱剑英
曾捷
机构
南京航空航天大学民航学院
南京航空航天大学航空宇航学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期24-29,共6页
文摘
针对常规BP神经网络参数的经验式取值方法以及收敛速度慢,容易陷入局部最小点等缺陷,设计了一种改进的神经网络系统,利用蚁群算法优化神经网络连接权初值,并采用LM算法对人工神经网络进行训练,提高了网络的收敛速度,降低了训练误差。将其应用于某型利用ACARS报文实时获取飞机性能参数的发动机趋势分析和故障诊断中,可以快速准确地实现对发动机的性能趋势分析和复杂故障的诊断。最后通过仿真,对算法进行检验,结果表明改进算法的诊断置信度比改进前高。
关键词
神经网络
蚁群优化算法
LEVENBERG-MARQUARDT算法
航空发动机
性能趋势分析
故障诊断
Keywords
neural network
ant colony optimization algorithm
Levenberg-Marquardt algorithm
aeroengines
performance trend analysis
fault diagnosis
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V263.6 [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
基于组合预测模型的飞机刹车系统性能趋势预测分析
被引量：
6
2
作者
崔建国
李胜男
于明月
蒋丽英
江秀红
机构
沈阳航空航天大学自动化学院
中航工业上海航空测控技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第31期179-183,共5页
基金
国家自然科学基金(51605309)
辽宁省自然科学基金(2014024003)
+1 种基金
航空科学基金(20153354005
20163354004)资助
文摘
为了对飞机刹车系统进行性能趋势预测分析,提出一种灰色关联分析确定权重的组合预测方法。首先,利用BP神经网络(back propagation network,BP)对刹车片的累积磨损量进行预测,得到网络输出序列与向后预测序列。对于灰色预测(grey model,GM)模型利用粒子群(particle swarm optimization,PSO)对其优化;用粒子群优化灰色模型(particle swarm optimization-grey model,PSO-GM)进行预测得到拟合序列与向后预测序列。在此基础上对BP网络输出序列、PSO-GM(1,1)拟合序列与原始数据序列进行灰色关联分析,确定组合加权的权重。最后对各预测模型的向后预测序列用灰色关联分析法得到的权重进行组合加权,得到最终的刹车片累积磨损量趋势预测值。仿真结果表明,采用灰色关联分析确定权重的组合预测方法具有比单预测模型更好的趋势预测效果,具有对刹车系统性能趋势预测分析很好的实际应用价值。
关键词
性能趋势分析
BP模型
PSO-GM(1
1)模型
灰色关联
分析
组合预测
Keywords
performance trend analysis
back propagation model
particle swarm optimization grey model grey relational analysis entropy method
combination forecast
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进BP神经网络在发动机性能趋势分析和故障诊断中的应用
刘永建
朱剑英
曾捷
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于组合预测模型的飞机刹车系统性能趋势预测分析
崔建国
李胜男
于明月
蒋丽英
江秀红
《科学技术与工程》
北大核心
2018
6
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职称材料
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