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基于在线学习神经网络的状态依赖型故障预测
被引量：
9
1
作者
徐贵斌
周东华
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1251-1254,1320,共5页
提出外部激励故障和内部激励故障的概念,研究非线性系统状态依赖型故障的预测问题.将非线性系统的故障模型描述成外部激励与内部激励相耦合的一般非线性函数形式,函数的结构未知.通过反向传播(BP)神经网络在线学习故障函数模型实时逼近...
提出外部激励故障和内部激励故障的概念,研究非线性系统状态依赖型故障的预测问题.将非线性系统的故障模型描述成外部激励与内部激励相耦合的一般非线性函数形式,函数的结构未知.通过反向传播(BP)神经网络在线学习故障函数模型实时逼近故障模型,提出基于在线神经网络的状态依赖型故障的预测算法.该算法能够实时地检测故障,对系统状态和故障进行迭代估计和预测.利用系统状态的预测值实时预测了系统的失效时间.故障模型的一般化拓展充分体现了系统状态对故障的影响,增强了算法的实用性.仿真结果验证了该方法的有效性.
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关键词
故障
估计
故障
预测
状态依赖型故障
神经网络
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职称材料
题名
基于在线学习神经网络的状态依赖型故障预测
被引量：
9
1
作者
徐贵斌
周东华
机构
清华大学自动化系
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1251-1254,1320,共5页
文摘
提出外部激励故障和内部激励故障的概念,研究非线性系统状态依赖型故障的预测问题.将非线性系统的故障模型描述成外部激励与内部激励相耦合的一般非线性函数形式,函数的结构未知.通过反向传播(BP)神经网络在线学习故障函数模型实时逼近故障模型,提出基于在线神经网络的状态依赖型故障的预测算法.该算法能够实时地检测故障,对系统状态和故障进行迭代估计和预测.利用系统状态的预测值实时预测了系统的失效时间.故障模型的一般化拓展充分体现了系统状态对故障的影响,增强了算法的实用性.仿真结果验证了该方法的有效性.
关键词
故障
估计
故障
预测
状态依赖型故障
神经网络
Keywords
fault estimation
fault prediction
state-dependent fault
neural network
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于在线学习神经网络的状态依赖型故障预测
徐贵斌
周东华
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
9
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